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Seja a equação do modelo de regressão de efeito cúbico do tipo y = b0 + b1x + b2x2 + b3x3 em que y é a variável resposta (dependente), x é a variável regressora (independente) e b0, b1, b2 e b3 são os coeficientes desconhecidos do modelo. Considere uma análise com 10 pares de observações, em que foram obtidas as estimativas para cada coeficiente e as estatísticas t de Student calculadas (tc) apresentadas no quadro a seguir.

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Alguns valores críticos de t de Student, tais que P(–tc < t < tc ) = 0,95 e ? = graus de liberdade, são:

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Nesse contexto, considerando uma significância de 5%, é correto afirmar que:
Na Análise de Variância de um modelo de regressão linear simples obteve-se um valor de Soma de Quadrados de Regressão de 9,5 e Soma de Quadrados de Resíduos de 3,8. Sabendo que havia 1 grau de liberdade para a regressão e 19 graus de liberdade para os resíduos, e considerando o valor tabelado F1;19;5% = 2,99, é correto afirmar que:
Tendo em conta os pares ordenados (x;y) = {(1;-4), (3;0), (7;8), (9;8)}, considere a equação de regressão linear simples, do tipo y = ?0 + ?1 x, o modelo que descreve a relação entre x e y. O valor estimado pelo método dos mínimos quadrados para ?1 é igual a:
Sejam y a variável dependente e x a variável independente no modelo de regressão, e sejam ? o vetor de parâmetros ? = (?1 ,?2 ,...,?p )t e ? o vetor de erros aleatórios associados. Dessa forma, é correto afirmar que:
Observe o gráfico de dispersão a seguir que mostra a relação entre a variável x e y. Ao estimar o coeficiente de correlação de Pearson obteve-se um valor de 0,6816 e no teste de significância obteve-se p-valor < 0,05, considerando a hipótese nula H0 : ? = 0, em que ? é o parâmetro da correlação linear de Pearson entre x e y.

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Considerando as informações e o gráfico apresentados, é correto dizer que: