Questão de Estatística

Com a intenção de montar um modelo estatístico para estudar a relação do número de erros na produção de um produto (variável numérica y: erro) e a temperatura do processo produtivo (variável numérica x: temperatura), foi utilizada a função lm no software R a fim de realizar uma regressão linear, gerando os resultados apresentados abaixo. > summary(lm(er:ro ~ terr~eratura)) Call: lm(fo.rm.ula •erro~ temperatuta) Residuais: Min 10 Hedian 30 Max -2,9290 -0.6006 -0.4334 0.2326 2,1009 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>ltl) (Intetcept) 7,9231 2,4418 3,245 0,0045 u temperatuta -0.3328 0,1165 -2.857 0,0105 • Sio-nif. codes: o "'º' 0,001 'º' 0,01 '*' o.os '·' 0.1 , , l Residual standard error: 1.354 on 18 degrees of fxeedOtl\ Multiple R-•quared: 0,312, Adju•ted R-,quared: 0,2738 F-statistic: 8,164 on l and 18 DF, p-value: 0,01047 Com base nos dados apresentados, analise as afirmativas a seguir e assinale a opção correta. 1- O modelo gerado foi: y = 7,9231 - 0,3328x + 8 onde ; y é a variável resposta, x é a variável explicativa e 6 é o erro aleatório. li- Considerando um nível de significância de 1%, o intercepto é significativo. Ili- Considerando um nível de significância de 10%, o modelo é significativo se comparado ao modelo nulo (explicado apenas pela média da variável em análise). IV- Foram utilizados 20 pares de amostras.