Diferenças entre edições de "Estimativa 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 \(x\). | ||
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| − | Abaixo encontram-se \( | + | Abaixo encontram-se \(10\) resultados referentes \`a velocidade e ao n\'umero de associado de defeituosos: |
| − | \(\pmb{\sum_{i=1}^{ | + | \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}x_i}\) = 2908 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}x_i^2}\) = 873570 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}y_i}\) = 451 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}y_i^2}\) = 23967 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}x_i \, y_i}\) = 135777 |
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) \( | + | A) \(0.1657\) |
B) \(1.7705\) | B) \(1.7705\) | ||
Edição atual desde as 11h39min de 25 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 \(10\) resultados referentes \`a velocidade e ao n\'umero de associado de defeituosos:
\(\pmb{\sum_{i=1}^{10}x_i}\) = 2908 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}x_i^2}\) = 873570 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}y_i}\) = 451 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}y_i^2}\) = 23967 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{10}x_i \, y_i}\) = 135777
Admitindo a validade do modelo de regressão linear simples, a estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\), \(\hat\beta_1\), é igual a:
A) \(0.1657\)
B) \(1.7705\)
C) \(2.2402\)
D) \(2.2884\)
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