Questão 3306751

Para validar as suposições clássicas usuais e detectar potenciais violações de um modelo de regressão linear múltipla na forma y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + β_kx_k + ε, será feita uma análise de resíduos, a partir dos dados a seguir.

• Resíduo: e_i = \(y_i-\hat y_i\)

• Resíduos padronizados: \(\frac{e_i}{\hat \sigma}\) , em que \(\hat \sigma\) = \(\sqrt{\text{QMR}\ }\) e QMR é o quadrado médio do resíduo.

• Resíduos estudentizados: \(\frac{e_i}{\sqrt{QMR\cdot\left(1-h_{ii}\right)}}\) , em que h_ii é o i-ésimo elemento da diagonal da matriz hat.

Considerando as informações precedentes, julgue os itens que se seguem.

Em um modelo de regressão bem-ajustado, os resíduos devem mostrar padrões sistemáticos quando plotados contra os valores ajustados \(\hat y_i\) .