Em relação aos modelos de regressão linear simples sob o método de mínimos quadrados ordinários, assinale a opção correta. A) A regressão linear simples é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes. B) O coeficiente angular da equação de regressão representa o valor previsto da variável dependente quando a variável independente é igual a zero. C) A equação de regressão linear simples pode ser expressa como y = β 0 + β 1 x + ϵ, onde β 0 é o intercepto, β 1 é o coeficiente angular, e ϵ é o termo de erro. D) Um dos pressupostos da regressão linear simples é que os resíduos apresentem variâncias diferentes ao longo dos valores previstos. E) A principal medida para avaliar o ajuste de um modelo de regressão linear simples é a mediana dos resíduos.

E) A principal medida para avaliar o ajuste de um modelo de regressão linear simples é a mediana dos resíduos.

Em relação aos modelos de regressão linear simples sob o método de mínimos quadrados or...

Em relação aos modelos de regressão linear simples sob o método de mínimos quadrados ordinários, assinale a opção correta.

✂️ a) A regressão linear simples é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes.
✂️ b) O coeficiente angular da equação de regressão representa o valor previsto da variável dependente quando a variável independente é igual a zero.
✂️ c) A equação de regressão linear simples pode ser expressa como y = β₀ + β₁x + ϵ, onde β₀ é o intercepto, β₁ é o coeficiente angular, e ϵ é o termo de erro.
✂️ d) Um dos pressupostos da regressão linear simples é que os resíduos apresentem variâncias diferentes ao longo dos valores previstos.
✂️ e) A principal medida para avaliar o ajuste de um modelo de regressão linear simples é a mediana dos resíduos.