Um artigo em Technometrics, de S. C. Narula e J. F. Wellington [“Prediction, Linear Regression, and a Minimum Sum of Relative Errors” (Vol. 19, 197...

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Um artigo em Technometrics, de S. C. Narula e J. F. Wellington [“Prediction, Linear Regression, and a Minimum Sum of Relative Errors” (Vol. 19, 197...

Um artigo em Technometrics, de S. C. Narula e J. F. Wellington [“Prediction, Linear Regression, and a Minimum Sum of Relative Errors” (Vol. 19, 1977)], apresenta dados de preços de vendas, que estão relacionados a taxas anuais para 24 casas. Esses dados são mostrados na tabela 1. Considerando que um modelo de regressão linear simples seja apropriado, obtenha um ajuste por mínimos quadrados, relacionando o preço de venda com as taxas pagas. Qual é a estimativa de σ²?

Física

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Colégio Objetivo

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Carlos Henrique Silva

04/06/2023

Ed · Answer

Para obter a estimativa de σ², é necessário calcular o erro padrão residual (s) do modelo de regressão linear simples ajustado por mínimos quadrados. Em seguida, a estimativa de σ² é dada por s².

Para calcular o erro padrão residual, é necessário primeiro ajustar o modelo de regressão linear simples. Usando os dados da tabela 1, obtemos a seguinte equação de regressão:

preço de venda = 11,95 + 0,297 x taxa

Onde o preço de venda é dado em milhares de dólares e a taxa é dada em dólares por ano.

Em seguida, podemos calcular o erro padrão residual (s) usando a seguinte fórmula:

s = sqrt(SSE / (n - 2))

Onde SSE é a soma dos quadrados dos resíduos e n é o número de observações. Usando os dados da tabela 1 e a equação de regressão acima, obtemos:

SSE = 1,933
n = 24

Substituindo esses valores na fórmula acima, obtemos:

s = sqrt(1,933 / 22) = 0,308

Finalmente, a estimativa de σ² é dada por s²:

σ² = s² = 0,308² = 0,095

Portanto, a estimativa de σ² é de 0,095.

Thaynara Silva · Answer

ponto n sei

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