Diferenças entre edições de "Regressão linear simples - estimativa de mínimos quadrados de \(\beta 1\)"
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− | Num processo de fabrico suspeita-se que o número de artigos defeituosos produzidos por uma máquina \(Y\) dependa da velocidade a que essa mesma máquina está a operar \(x\). | + | Num processo de fabrico suspeita-se que o número de artigos defeituosos produzidos por uma máquina \(Y\) dependa da velocidade a que essa mesma máquina está a operar \(x\). Abaixo encontram-se \(11\) resultados referentes à velocidade e ao número de associado de defeituosos: |
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− | \(\pmb{\sum_{i=1}^{ | + | \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}x_i}\) = 3563 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}x_i^2}\) = 1184237 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}y_i}\) = 588 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}y_i^2}\) = 33362 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}x_i \, y_i}\) = 194499 |
Admitindo a validade do modelo de regressão linear simples, a estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\), \(\hat\beta_1\), é igual a: | Admitindo a validade do modelo de regressão linear simples, a estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\), \(\hat\beta_1\), é igual a: | ||
− | A) \(0. | + | A) \(0.1340\) |
− | B) \( | + | B) \(0.4813\) |
− | C) \( | + | C) \(-0.1058\) |
− | D) \( | + | D) \(-0.2729\) |
Revisão das 12h25min de 27 de maio de 2017
Metadata
- CONTEXTO : Primeiro ciclo universitário
- AREA: Matemática
- DISCIPLINA: Probabilidades e Estatística
- ANO: 2
- LINGUA: pt
- AUTOR: Equipa de Probabilidades e Estatística
- MATERIA PRINCIPAL: Introdução à regressão linear simples
- DESCRICAO: Regressão linear simples - estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\)
- DIFICULDADE: *
- TEMPO MEDIO DE RESOLUCAO: 5 min
- TEMPO MAXIMO DE RESOLUCAO: 10 min
- PALAVRAS CHAVE: regressão linear simples, estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\)
Num processo de fabrico suspeita-se que o número de artigos defeituosos produzidos por uma máquina \(Y\) dependa da velocidade a que essa mesma máquina está a operar \(x\). Abaixo encontram-se \(11\) resultados referentes à velocidade e ao número de associado de defeituosos:
\(\pmb{\sum_{i=1}^{11}x_i}\) = 3563 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}x_i^2}\) = 1184237 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}y_i}\) = 588 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}y_i^2}\) = 33362 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{11}x_i \, y_i}\) = 194499
Admitindo a validade do modelo de regressão linear simples, a estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\), \(\hat\beta_1\), é igual a:
A) \(0.1340\)
B) \(0.4813\)
C) \(-0.1058\)
D) \(-0.2729\)
Para obter o zip que contém as instâncias deste exercício clique aqui[1]
Se deseja obter o código fonte que gera os exercícios contacte miguel.dziergwa@ist.utl.pt