Em relação à análise de variância para avaliar a qualidade de ajuste de modelos de regressão, julgue os próximos itens.
Considere uma variável resposta X e duas variáveis explicativas X1 e X2. Nesse caso, a soma de quadrados totais (SQT) do modelo Y , explicado por X1, será maior que a soma de quadrados totais do modelo Y, explicado por X1 e X2.
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A respeito da análise de resíduos nos modelos de regressão, julgue os itens a seguir.
Considerando que hii >= Xi ' ( X'X) -1Xi seja uma medida de desvio das covariáveis com relação à respectiva média e que, para uma amostra de tamanho n = 25, observações com hii > 0,2 indiquem pontos afastados da média das covariáveis, conclui-se que tal modelo possui menos de quatro variáveis explicativas.
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A respeito da análise de resíduos nos modelos de regressão, julgue os itens a seguir.
Em um modelo de regressão linear múltipla, o gráfico dos resíduos da regressão de Y por Xi, em oposição aos resíduos da regressão de X2 por X1, é usado para verificar heterocedasticidade.
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A respeito da análise de resíduos nos modelos de regressão, julgue os itens a seguir.
Suponha que, em um modelo de regressão ajustado, em uma pequena amostra, obteve-se uma observaçãoXicuja medida de desvio das covariáveis com relação à respectiva média foi igual a hii = 1/5 Nesse caso, se o resíduo padronizado for superior a 2, então essa observação será um ponto influente.
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