Sejam (x₁,y₁), (x₂,y₂), ... (x_n,y_n), os dados da modelagem de uma regressão linear simples Y_i=α+ βX_i+€_i obtida pelo método dos mínimos quadrados.

É correto afirmar que:

A distribuição de probabilidades que possui dados necessariamente simétricos é:

Quanto aos casos gerais e particulares entre diferentes distribuições de probabilidade, é correto afirmar que:

Duas pessoas marcam um encontro entre 21h e 22h em um bar. Cada uma delas chega em instantes aleatórios distribuídos uniformemente e os tempos de chegada podem ser considerados independentes.

A probabilidade de que o tempo de espera seja de mais de meia hora é de:

Uma distribuição Binomial realiza 100 ensaios.

O valor máximo que a variância dessa variável pode assumir é:

Uma distribuição Binomial Negativa com 100 ensaios possui parâmetro p=0,50 de sucesso.

O valor da variância dessa variável aleatória é:

Uma distribuição de Poisson possui valor esperado igual a 1.

O valor da variância dessa variável aleatória é:

Uma distribuição Exponencial possui valor esperado igual a 0,5. O valor da esperança do quadrado dessa variável aleatória é:

Para testar a significância de um conjunto de parâmetros do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:

Para testar a significância de um determinado coeficiente do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico: