2. Questões de Concurso

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O gráfico resíduos padronizados da regressão (no eixo das ordenadas) versus valores observados da variável resposta (no eixo das abscissas) permite verificar a suposição de normalidade residual.
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Considere que um pesquisador tenha ajustado um modelo de regressão linear simples com base em amostra com 10 observações, tendo observado que R2 = 0,80 e var(Y) = 2,50, em que Y é a variável resposta. Nesse caso, se modelos com estatística F ≥ 5,32 forem considerados bem ajustados, é correto afirmar que o referido modelo não apresentou um bom ajuste.
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Considere que, em um modelo de regressão linear simples, a matriz de covariância para as estimativas dos parâmetros seja dada por s2 (b) = . Supondo-se que se deseje predizer o valor da variável resposta concernente aos dados x' h = [1,0 1,5], é correto afirmar que a variância do valor predito será igual a s2pred = [1,0 1,5] = 3,4 +3,6 = 7,0.

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Relativamente à estimação dos coeficientes de um modelo de regressão linear múltipla pelo método dos mínimos quadrados ordinários, é correto afirmar que se X for a matriz de dados e Y o vetor de respostas, no produto matricial H = (X' X) -1 X', denominado matriz hat, o número de colunas será igual ao número de linhas do vetor Y.
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Considere um teste cujas hipóteses sejam Ho: cβ = 0 e H1: cβ ≠ 0, em que c é uma matriz de contrastes. Supondo-se que a matriz de covariância para as estimativas dos parâmetros (b) seja dada por s2 (b) = QMR(X' X) -1 , é correto afirmar que a matriz de covariância usada para testar os contrastes será igual a s2 (c) = QMR(c' X' Xc) -1 , em que X é a matriz de dados e QMR é o quadrado médio residual.
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