EnunciadoProbabilidade e Estatística - Bussab - Estatística Básica- Ed: 9º - Capítulo 15.Problemas - Ex. 18Prove que Q M E n t = sum n_i (overset(-)(y_i) - overset(-)(y))^2 . MOSTRAR SOLUÇÃO COMPLETAPasso 1Podemos escrever ( y_i - overset(-)(y) ) como: y_i - overset(-)(y) = (y_i - overset(-)(y) + overset(-)(y)_i - overset(-)(y)_i) = (overset(-)(y)_i - overset(-)(y)) + (y_i - overset(-)(y)_i) Elevando cada componente acima ao quadrado e, somando para todo o conjunto de observação, temos que: sum n_i xx (y_i - overset(-)(y))^2 = sum n_i xx (overset(-)(y_i) - overset(-)(y))^2 + sum n_i (y_i - overset(-)(y_i))^2 Mas, sum n_i xx (y_i - overset(-)(y))^2 = S Q T e sum n_i xx (y_i - overset(-)(y))^2 = S Q D e n . Como S Q T = S Q D e n + S Q E n t , temos: S Q E n t = sum n_i xx (y_i - overset(-)(y))^2 . RespostaConsiderando o modelo y_i = mu + e_i , temos 1 grau de liberdade associado à S Q E n t , e assim, Q M E n t = sum n_i xx (y_i - overset(-)(y))^2 . Ver Outros Exercícios desse livroVer TambémVer Livro Bussab - Estatística BásicaVer exercício 10.Problemas - 7bVer exercício 16.Problemas - 39c