Pular para o conteúdo principal

Questão de Estatística — Análise de Variância da Regressão Linear Simples. Coeficiente de Determinação. Estatística F. — FGV 2024

EstatísticaAnálise de Variância da Regressão Linear Simples. Coeficiente de Determinação. Estatística F.
Código
fg163183
Banca
FGV
Órgão
TJ MS
Ano
2024
Cargo
Tec NS ( )
Em um modelo de regressão linear múltipla, onde há uma variável dependente Y e k variáveis independentes X, o estimador não viesado para a variância do modelo com n observações é dado por:   Obs. O chapéu em Y^\hat{Y}_l indica valor estimado e o traço em Yˉ\bar{Y}_l indica a média.
  1. A∑i=1n (Y^l − Yˉl)2 / (n − k − 1);\sum^n_{i=1} \, (\hat {Y}_l \, - \, \bar {Y}_l)^2 \, / \, (n \, - \, k \, - \, 1);
  2. B∑i=1n (Y^l − Yˉl)2 / (n − k);\sum^n_{i=1} \, (\hat {Y}_l \, - \, \bar {Y}_l)^2 \, / \, (n \, - \, k);
  3. C∑i=1n (Yi − Yˉl)2 / (n − k − 1);\sum^n_{i=1} \, (Y_i \, - \, \bar {Y}_l)^2 \, / \, (n \, - \, k \, - \, 1);
  4. D∑i=1n (Yi − Y^l)2 / (n − k − 1);\sum^n_{i=1} \, (Y_i \, - \, \hat {Y}_l)^2 \, / \, (n \, - \, k \, - \, 1);
  5. E∑i=1n (Yi − Y^l)2 / (n − k).\sum^n_{i=1} \, (Y_i \, - \, \hat {Y}_l)^2 \, / \, (n \, - \, k).
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — \sum^n_{i=1} \, (Y_i \, - \, \hat {Y}_l)^2 \, / \, (n \, - \, k \, - \, 1);

Link permanente: /questoes/fg163183