2. Questões de Concurso

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? coeficiente de correlação linear entre a variável dependente e a variável independente é igual a 80%. Com base nessa informação, é possível afirmar que, em um modelo de regressão linear simples o percentual da variabilidade total explicada é de:
No ajuste de um modelo de regressão linear simples (Imagem associada para resolução da questão = Imagem associada para resolução da questão + Imagem associada para resolução da questãox), foram obtidas as seguintes quantidades: Imagem associada para resolução da questão = 4, Imagem associada para resolução da questão = 10 e coeficiente de correlação linear igual a -90%. Sabendo que o intercepto ( Imagem associada para resolução da questão) é igual a 2. Qual é o valor estimado do coeficiente angular da reta (Imagem associada para resolução da questão)?
Conforme Gujarati e Porter (2011), sobre as propriedades dos estimadores que decorrem das hipóteses do Modelo Clássico de Regressão Linear (MCRLN), assinale a opção correta.
De acordo com Morrow et al. (2014), a correlação e a regressão são dois tópicos inter-relacionados baseados no pressuposto de que duas variáveis tenham uma relação linear. Tem-se analisado a noção de que a regressão linear simples tem um preditor, X, do critério, Y. Uma predição mais complexa de Y pode ser desenvolvida com mais de um preditor: X1 e X2, e assim por diante. Isso é chamado de:
Para as variáveis Y e X , em que Y denota a variável resposta e X representa a variável regressora, a correlação linear de Pearson entre Y e X é 0,8, o desvio padrão amostral de Y é 2, e o desvio padrão amostral de X é 4. Nesse caso, a estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente angular da reta de regressão linear simples é igual a
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