Em um modelo de regressão linear simples, pela análise dos ...

Variância Amostral -> usa-se o SQT 

Variância do Modelo -> usa-se SQM 

Variância do Erro -> usa-se SQR (estimativa de variância) 

Ambos divididos pelos respectivos graus de liberdade. 

Nesse caso, usa-se o SQR, o residual é o erro.

QMR = var = SQR/n-2

O estimador da variância residual está ligado a soma dos quadrados dos resíduos (SQRes).

 Dada um modelo de regressão Yi=β0+β1Xi+ei com reta estimada Y^i=β0^+β1^Xi obtida a partir de n pares ordenados (X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn), definimos a soma dos quadrados dos resíduos por 

 SQRes=∑e2i=∑(Yi−Yˆi)^2=∑(Yi−(βˆ0+βˆ1xi))2.Pode-se mostrar que SQRes é um estimador viciado para a variância residual σ2, com 

 E(SQRes)=σ^2/(n−2)

Com isso, o estimador 

 σ^2=SQRes/n−2

é um estimador não viciado para a variância. Chamado o quociente acima de quadrado médio dos resíduos (QMRes), ou seja,QMRes=SQRes/n−2.

 Gabarito: Letra B