Enunciados de questões e informações de concursos

Ajustou-se um modelo de regressão linear simples, Y_i = \beta_0 + \beta_1 \times_i + \varepsilon_i, a uma amostra aleatória simples de 50 pares de observações ( \times_i , Y_i). Sabendo-se que a soma dos quadrados de regressão (SSR) e a soma dos quadrados dos erros (SSE) são
 

SSR = {\sum \limits^n_{i=1}} (\hat {y}_i - \overline {y})^2 = 191,6 e SSE = {\sum \limits^n_{i=1}} (y_i - \hat {y}_i)^2 = 107,5 ,


então, o coeficiente de determinação é, aproximadamente,



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