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.