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No modelo de regressão linear simples na forma matricial Y = Xβ + ε, Y denota o vetor de respostas, X representa a matriz de delineamento (ou matriz de desenho), β é o vetor de coeficientes do modelo e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Tem-se também que X´Y =
e (X´X) -1 =
em que X´ é a matriz transposta de X. Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando que a variância do erro aleatório é 
Se
representa o modelo ajustado, então Var( 
) = Var(g) = σ2 × I, em que I é uma matriz identidade e σ2 representa a variância dos erros aleatórios.
No modelo de regressão linear simples na forma matricial Y = Xβ + ε, Y denota o vetor de respostas, X representa a matriz de delineamento (ou matriz de desenho), β é o vetor de coeficientes do modelo e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Tem-se também que X´Y =
e (X´X) -1 =
em que X´ é a matriz transposta de X. Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando que a variância do erro aleatório é 
O referido modelo possui uma única variável regressora.
O produto de matrizes expresso acima é
Considere a matriz M = 
e a equação em x dada por det M = 0.
Sendo k uma constante real, pode-se afirmar sobre a equação que
Esses preços, por litro, em duas semanas consecutivas, estão apresentados na Tabela II.
Com os dados das tabelas I e II são montadas as matrizes A e B a seguir
Seja C2x3 a matriz que apresenta os valores médios arrecadados em cada um dos três postos, por semana, com a venda de combustíveis.
Identificando-se At e Bt como as matrizes transpostas de A e de B, respectivamente, a matriz C é definida pela operação
