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Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.

Em um modelo de regressão linear, a variância associada às estimativas obtidas pelo método da máxima verossimilhança é menor que as variâncias associadas às estimativas obtidas por mínimos quadrados.
Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.

Suponha que um advogado pretenda estimar o valor concedido para processos de danos morais com relação à idade do proponente. Para isso, ele observou que a relação entre essas variáveis é descrita por Y = -3.500 + 100 . X. Suponha, ainda, que com o objetivo de simplificar a interpretação do modelo, o advogado decida considerar uma nova variável, Z = X - 35, como regressora, criando um modelo com intercepto igual a zero. Nessa situação, é correto afirmar que a variância dos estimadores permanece inalterada
Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.

Em um modelo de regressão linear simples, o coeficiente de determinação cresce à medida que a correlação entre a variável resposta e a variável regressora aumenta.
Com relação aos modelos de regressão, julgue os itens subsecutivos.

O estimador de mínimos quadrados para um modelo de regressão linear simples para uma variável resposta IID, é não viciado e possui mínima variância.
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Considerando as informações acima e que os dados da tabela seguem uma distribuição normal, julgue os itens subsequentes.

Sendo o valor crítico, a 95% de confiança, igual a 2,26, os dados apresentam indícios de que a metodologia produzirá ganhos de produtividade.