Questões de Estatística - Modelos lineares para Concurso

Para um ajuste de regressão linear múltipla, temos que: n = 13 é o tamanho da amostra, k = 3 o número de parâmetros do modelo de regressão (número de variáveis explicativas mais o intercepto). Quando encontramos um valor para R² = 0,5, isso implica que o R² ajustado será:

Quando após o ajuste de um modelo linear simples, verifica-se que o ajuste é perfeito, ou seja, todos os resíduos são 0 (zero), isso implica que o coeficiente de determinação R²:

O gráfico a seguir ilustra os resíduos obtidos após o ajuste de um modelo de regressão linear simples versus o valor ajustado desse mesmo modelo. O que se pode afirmar sobre a variância dos dados?

Gráfico dos Resíduos

Analisando o gráfico a seguir e supondo que a variável X tem poder de explicação sobre a variável Y, qual modelo abaixo é o mais adequado para representar essa relação, em que ∈ é um ruído branco?

Seja o modelo de regressão linear y_i = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + β₃x₃ + ε_i com i = 1, 2, ..... , n e onde y_i é a variável dependente (resposta), x_i com i = 1, 2 e 3 são as variáveis explicativas (independentes) e ε_i o erro inerente à variável resposta . Então, é correto afirmar que