Num modelo de Regressão Linear Múltipla clássico, com parâmetros e erros normais com média zero e variância constante, pode-se realizar teste de hipóteses relacionados aos parâmetros do modelo. Dentre os quais, apresentamos a seguir dois testes comumente utilizados em análises estatísticas deste tipo.

Considerando estas informações, é verdadeiro que se no

Foi realizada uma pesquisa acerca da preferência dos munícipes de uma certa cidade com relação às lojas de roupas A, B e C da região central.

A seguir os dados tabulados:

• 28 pessoas compraram exclusivamente na loja A;
• 46 pessoas compraram exclusivamente na loja B;
• 14 pessoas compraram exclusivamente na loja C;
• 14 pessoas compraram nas lojas A e B;
• 12 pessoas compraram nas lojas A e C;
• 18 pessoas compraram nas lojas B e C;
• 10 pessoas compraram nas lojas A, B e C;
• 16 pessoas não compraram em nenhuma das lojas citadas na pesquisa

. Quantas pessoas participaram dessa pesquisa?

Um modelo de regressão linear entre uma variável aleatória (dependente) e uma variável não aleatória X (independente) é definido por \( Y = \beta_0 + \beta_1 X + \varepsilon \), em que \( \varepsilon \), denominado erro aleatório, é uma variável aleatória independente de \( X \) com média \( E( \varepsilon) = 0 \) e desvio padrão \( Var( \varepsilon) = \sigma^2 \). Um modelo de regressão linear é essencialmente um modelo para a probabilidade condicional de Y com relação a X, denotada por P(Y|X); ele é chamado de simples se - for uma variável aleatória gaussiana. Fixando-se n valores \( X_1, X_2, \cdots, X_n \) para a variável independente X, pode-se definir n variáveis aleatórias \( Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i \), com \( i =1, \cdots, n \). Pelo método dos mínimos quadrados, é possível obter estimadores \( \hat{ \beta_0} \) e \( \hat{ \beta_1} \) para os parâmetros \( \beta_0 \) e \( \beta_1 \) e definir o \( \hat{Y_i} = \hat{ \beta_0} + \hat{ \beta_1} X_i \) como o estimador para \( Y_i \). Nesse contexto, são definidos os erros, denominados resíduos, como \( Y_i - \hat{Y_i} = e_i \), a soma dos quadrados dos resíduos \( SQE = \sum_i e_i^2 \), a soma dos quadrados totais e a soma dos quadrados totais \( SQT = \sum_i ( Y_i - \bar{Y})^2 \) e a soma dos quadrados de regressão \( SQR = \sum_i ( \hat{Y_i} - \bar{Y})^2 \), com \( \bar{Y} = \sum_i Y_i/n \).

Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando uma variável T, com média nula e desvio padrão unitário, definida por uma distribuição t de Student com 30 graus de liberdade, que tenha o seguinte intervalo com probabilidade de 0,95: \( P(−2,042 < 1 < 2,042) = 0,95. \)

Para o modelo de regressão linear, a média e a variância do estimador do parâmetro \( \beta_1 \) , serão respectivamente dados por \( E( \hat{ \beta_1}) = \beta_1 \) e \( Var( \hat{ \beta_1)} = \sigma^2/ \sum_i ( X_i - \bar{X}) \) e ara o modelo de regressão linear simples, \( \hat{ \beta_0} \) e \( \hat{ \beta_1} \) têm distribuições de probabilidades gaussianas.