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Interpretação da regressão de um cálculo de computador

Denise quer saber se os alunos que consomem mais cafeína tendem a estudar mais também. Ela selecionou aleatoriamente 20 alunos de sua escola e registrou seu consumo de cafeína (mg) e o número de horas que eles dedicaram ao estudo. Um diagrama de dispersão dos dados mostrou uma relação linear.
Esse é o resultado de um computador de uma análise de regressão de mínimos quadrados sobre os dados:
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2,5440,13418,9550,000
Cafeína (mg)0,1640,0572,8620,005
S=1,532=60,032%R²(adj)=58,621%
Questão 1
Qual é a equação da reta de regressão de mínimos quadrados?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2,5440,13418,9550,000
Cafeína (mg)0,1640,0572,8620,005
S=1,532=60,032%R²(adj)=58,621%
Escolha 1 resposta:

Questão 2
Qual afirmação sobre o coeficiente angular é verdadeira?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2,5440,13418,9550,000
Cafeína (mg)0,1640,0572,8620,005
S=1,532=60,032%R²(adj)=58,621%
Escolha 1 resposta:

Questão 3
Qual declaração sobre a interceptação em y é verdadeira?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2,5440,13418,9550,000
Cafeína (mg)0,1640,0572,8620,005
S=1,532=60,032%R²(adj)=58,621%
Escolha 1 resposta:

Questão 4
Qual é a dimensão do erro típico de previsão quando usamos esse modelo para prever o tempo de estudo a partir do consumo de cafeína?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2,5440,13418,9550,000
Cafeína (mg)0,1640,0572,8620,005
S=1,532=60,032%R²(adj)=58,621%
Escolha 1 resposta:

Questão 5
Aproximadamente qual porcentagem da variação do tempo de estudo pode ser explicada pela regressão no consumo de cafeína?
PreditorCoef.Coef. SETP
Constante2,5440,13418,9550,000
Cafeína (mg)0,1640,0572,8620,005
S=1,532=60,032%R²(adj)=58,621%
Escolha 1 resposta:

Questão 6
Com base nesses dados, podemos concluir que consumir mais cafeína fará alguém estudar mais?
Escolha 1 resposta:

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