ESTATÍSTICA INFERENCIAL
(Adaptada de ANDERSON, David R.; SWEENEY, Dennis J.; WILLIAMS, Thomas A. Estatística aplicada à administração e economia. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2002, p. 493.)
A Heller Company fabrica cortadores de grama e equipamentos relacionados aos cortadores. Os gerentes acreditam que a quantidade de cortadores vendidos depende dos preços da companhia e do concorrente. Seja:
y = quantidade vendida (1.000)
x1= preço do cortador do concorrente (US$)
x2 = preço do cortador da Heller (US$)
Os gerentes queriam uma equação de regressão estimada que relacionasse a quantidade vendida com os preços do cortador da Heller e do concorrente. Após obter os preços em 10 cidades, foi feita a análise dos dados na planilha eletrônica Excel, sendo obtidos os seguintes resultados:
Estatística F crítica para 5% de significância e (2; 7) graus de liberdade: 4,74.
Estatística t crítica para 5% de significância e 7 graus de liberdade: 1,895.
Com base nos resultados apresentados no relatório de saída do Excel, julgue as seguintes afirmações:
1. A equação de regressão estimada que pode ser usada para prever a quantidade vendida dados o preço do concorrente e o preço da Heller é descrita por 
.
2. O preço do cortador do concorrente e o preço da Heller explicam conjuntamente 65,3% das variações nas quantidades vendidas da Heller.
3. O resultado do teste de análise da variância rejeita a hipótese nula de que o preço do cortador do concorrente e o preço da Heller não explicam as quantidades vendidas da Heller.
4. O resultado do teste t para o coeficiente da variável x1 permite concluir que isoladamente o preço do concorrente não é uma variável significante para explicar as variações nas quantidades vendidas da Heller.
5. A equação estimada mostra que quanto maior o preço do cortador de grama da Heller menor será a quantidade vendida, pois o sinal da variável x2 é negativo.
Estão corretas as afirmações: