Enunciados de questões e informações de concursos

O quadro a seguir mostra as estimativas de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes de um modelo de regressão linear simples na forma y_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i, em que i \in \{1, ..., 6\} e \epsilon_i representa o erro aleatório com média zero e variância \sigma^2.

 
coeficiente estimativa erro padrão razão t
\beta_0 0,9 0,10 9
\beta_1 0,2  0,05 4
 

Considerando essas informações e sabendo que \hat{\sigma}^2=0,01, julgue o item seguinte.

   

S_{xx}\sum\limits^6_{i=1}(x_i - \overline{x})^2=4 em que \overline{x}=\sum\limits^6_{i=1} x_i/6.



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