Diferenças entre edições de "Estimativa de \(\beta 1\)"

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Calcule a estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\), \(\hat\beta_1\).
 
Calcule a estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\), \(\hat\beta_1\).
  
A resposta correta é:
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A) \(2.0110\)
A) \(2.0110\) , B) \(1.7705\) , C) \(2.2402\) , D) \(2.2884\)
 
  
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B) \(1.7705\)
  
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C) \(2.2402\)
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D) \(2.2884\)
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Se deseja obter o código fonte que gera os exercícios contacte miguel.dziergwa@ist.utl.pt
 
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Revisão das 12h27min de 20 de dezembro de 2016

Metadata

  • CONTEXTO : Primeiro ciclo universitário
  • AREA: Matemática
  • DISCIPLINA: Probabilidades e Estatística
  • ANO: 2
  • LINGUA: pt
  • AUTOR: Equipa de Probabilidades e Estatística
  • MATERIA PRINCIPAL: Regressão linear simples
  • DESCRICAO: Probabilidades I
  • DIFICULDADE: *
  • TEMPO MEDIO DE RESOLUCAO: 5 min
  • TEMPO MAXIMO DE RESOLUCAO: 10 min
  • PALAVRAS CHAVE: estimativa mínimos quadrados beta regressão linear simples

Para testar um instrumento que mede a concentração de açúcar num refrigerante foram utilizadas \(19\) amostras para as quais se conhece essa concentração e registou-se o valor da concentração fornecido pelo instrumento. Seja \(X\) a concentração conhecida de açúcar e \(Y\) a concentração de açúcar medida pelo instrumento. Admitindo a validade do modelo de regressão linear simples, foram calculadas as seguintes estatísticas:

\(\pmb{\sum_{i=1}^{19}x_i}\) = 862 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{19}x_i^2}\) = 57050 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{19}y_i}\) = 1714.16 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{19}y_i^2}\) = 227232 , \(\pmb{\sum_{i=1}^{19}x_iy_i}\) = 113851

Calcule a estimativa de mínimos quadrados de \(\beta_1\), \(\hat\beta_1\).

A) \(2.0110\)

B) \(1.7705\)

C) \(2.2402\)

D) \(2.2884\)


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