As amostras, em virtude de terem sido retiradas do mesmo banco de dados, são pareadas.

Considerando-se que e assumindo-se normalidade para os dados, é correto afirmar que o teste t a ser utilizado para verificar se as duas médias são iguais terá menos de 150 graus de liberdade.

Uma forma de gerar o intervalo de confiança para o valor médio dos imóveis na população sem recorrer à hipótese de normalidade é por meio da técnica de reamostragem bootstrap na forma pivotal.

Sabendo que σ₂ = 300 e que os dados seguem uma distribuição Normal, então, a estatística do teste mais apropriado para testar se µ₂ = 1.000 será maior do que 1.

Considere que B ₁sejam os estimadores de mínimos quadrados e B ₂os estimadores de máxima verossimilhança do conjunto de parâmetros β de determinado modelo de regressão. Nesse caso, se E(•) representa o valor esperado e V (•) a variância dos estimadores, então E (B₁) = E (B ₂) = β e V (B₁) > V (B₂).

Considere que B seja o estimador de máxima verossimilhança dos parâmetros β de um modelo de regressão. Nesse caso, a distribuição da variável resposta, condicionada a B, tem média dependente de β

Considere um modelo de regressão linear simples, tal que o tamanho amostral seja n = 10 e Σ x_i = 20 e Σ (x_i - x ) ² = 60 em que x_i seja o valor da covariável x na observação i, i =1, 2, ..., n, e x seja a média amostral de x.
Nesse caso, sabendo que X'Y = ,em que X' representa a matriz transposta dos valores observados da covariável x e Y, a matriz dos valores observados da variável dependente.
Assim, os coeficientes do modelo de regressão são dados por b =

Em uma regressão múltipla, o gráfico do coeficiente de determinação ajustado , em oposição ao número de parâmetros no modelo ( p ), permite selecionar modelos de regressão que, para um número escolhido de parâmetros, apresentam a maior soma de quadrados do resíduo.

Acerca da teoria geral de modelos de regressão linear, julgue os itens subsequentes

Considere que, em determinado modelo de regressão, em que a variável resposta (Y) não tem como modelo uma distribuição Normal, seja aplicada a transformação de Box e Cox, Y* = Nessa situação, o parâmetro da transformação de Box e Cox será λ < ²⁄₃

Considere que, em um modelo de regressão linear múltipla, a variância associada à média da resposta estimada para um vetor X_* de novas observações seja σ ²₁ e a variância do erro de predição correspondente, σ ²₂.

Nessa situação, é correto afirmar que o quadrado médio do resíduo será QMR ≤ σ ²₂ - σ ²₁.