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Considere um teste cujas hipóteses sejam Ho: = 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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Em um modelo de regressão linear simples, em que β1 representa o intercepto do modelo, as hipóteses H0: β1 = 0; H1 : β1 ≠ 0 podem ser testadas por meio de uma tabela de análise de variâncias.
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Suponha que, após o ajuste de um conjunto de dados por regressão linear simples, em que Y representa a variável resposta e X representa a variável regressora, foram obtidos os seguintes resultados: R2 = 0,81; σy2 = var(Y) = 1,00; σx2 = var(X) = 4,00 e ρxy = corr(Y, X) < 0. A partir desses dados, é correto concluir que a estimativa do coeficiente angular é um valor que se encontra entre -0,250 e -0,120.
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Do ponto de vista da análise de regressão, o modelo log y, i = βo + β1 log xi + log ∈i, log ∈i ~ N(0, σ2 ) não é considerado linear.
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Sob a hipótese de normalidade no modelo de regressão linear, o estimador de mínimos quadrados ordinários coincide com o estimador de máxima verossimilhança.