O desenvolvimento dos modelos de regressão linear se baseia em procedimentos estatísticos que demonstram a possibilidade de associação específica entre variáveis independentes e uma variável dependente. Nesse caso, a regressão linear simples está embasada em um modelo bidimensional, considerando duas variáveis. Esse modelo aprofunda mecanismos comuns à análise de estatística descritiva, como o coeficiente de correlação de Pearson, que também analisa as associações entre variáveis.
Diante disso, sobre esses modelos, é correto afirmar que:
a.
a estatística qui-quadrado é necessária para calcular testes de hipótese de significância relativos à análise dos coeficientes de correlação.
b.
um coeficiente de correlação igual a -0,65 demonstra uma correlação mais forte do que um conjunto que apresente um coeficiente igual a +0,15.
c.
a covariância é calculada a partir da somatória do produto dos desvios-padrão, o qual é dividido pelo número de graus de liberdade.
d.
em um modelo econométrico, os resíduos produzidos geram erros amostrais cuja média é um valor real e diferente de zero.
e.
o modelo de regressão linear simples demonstra que a variação da variável dependente influencia a variabilidade da variável independente.
Diante disso, sobre esses modelos, é correto afirmar que:
a.
a estatística qui-quadrado é necessária para calcular testes de hipótese de significância relativos à análise dos coeficientes de correlação.
b.
um coeficiente de correlação igual a -0,65 demonstra uma correlação mais forte do que um conjunto que apresente um coeficiente igual a +0,15.
c.
a covariância é calculada a partir da somatória do produto dos desvios-padrão, o qual é dividido pelo número de graus de liberdade.
d.
em um modelo econométrico, os resíduos produzidos geram erros amostrais cuja média é um valor real e diferente de zero.
e.
o modelo de regressão linear simples demonstra que a variação da variável dependente influencia a variabilidade da variável independente.
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Resposta:
não é ESSA QUE MARQUEI
Explicação:
Resposta incorreta: observe que o coeficiente de correlação destaca uma relação entre variáveis, de modo que, à medida que o valor absoluto dessa associação se aproxima de 1, mais forte é a correlação. Tal correlação é criada a partir da covariância, que relaciona a razão entre os desvios médios e o número n de pares ordenados da amostra, e é usada para a criação de testes de hipótese que usam a estatística t de Student como referência para avaliar a sua significância. Da mesma forma, a regressão linear está baseada em hipóteses, como o valor nulo da média dos erros amostrais e a independência absoluta da variável independente, que não é determinada, em sua variação, pela variável dependente.
Resposta: B) um coeficiente de correlação igual a -0,65 demonstra uma correlação mais forte do que um conjunto que apresente um coeficiente igual a +0,15.
Explicação: