Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massa...
Considerando que a tabela acima mostra as alturas e as massas corporais de cinco pessoas participantes de um estudo nutricional, e que e são a altura média e o peso médio, respectivamente , julgue o seguinte item acerca do modelo de regressão linear simples yi = a + bxi + εi , em que εi é um erro aleatório com média nula e variância constante, e a e b são os objetos da estimação.
A soma dos quadrados total é igual a 680.
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A soma dos quadrados de Y é 680.
E a soma dos quadrados de X é 1000.
Veja:
SQY=26600-5*72^2=680
SQx=145500-5*170^2=1000
Vou olhar nas literaturas porque a Cespe disse que a soma dos quadrados totais é igual a soma dos quadrados de Y.
Qualquer equívoco me comuniquem.
Gabarito: Certo.
Aproveitando o meu comentário na Q901852.
Cálculo do SQT:
SQT = ∑ y² - n*(Ybarra)² = 26.600 - 5*(72)² = 26.600 - 25.920 = 680.
Cálculo do SQM:
É o mais chatinho de ser feito, pois precisamos do valor do coeficiente angular (b) da regressão. Sabe-se, da teoria, que:
b = ∑ XY - n*(Xbarra)*(Ybarra)/(∑ X² - n*(Xbarra)²). Substituindo os valores:
b = 62.000 - 5*170*72/(145.500 - 5*170²) = 800/1000 = 0,8.
Agora que calculamos b, continuamos para o cálculo do SQM:
SQM = b²(∑X² - n*(Xbarra)²). Se você percebeu, ∑X² - n*(Xbarra)² = 1000. Logo:
SQM = 0,8² x 1000 = 640.
Por fim, cálculo do SQR:
Da teoria, sabe-se que SQT = SQM + SQR. Substituindo os valores que calculamos:
680 = 640 + SQR
SQR = 680 - 640
SQR = 40.
Espero ter ajudado.
Bons estudos!
A soma dos quadrados total é dada pela soma dos quadrados das diferenças entre os valores da variável dependente e a média dos valores dessa variável:
Syy = ∑y^2−ny¯^2
SQT=680
Gabarito: CERTO.
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