(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: 1, 2 e 3, somente. 1, 2, 3, 4 e 5. 2, 3 e 4, somente. 3, 4 e 5, somente. 1, 2, 3 e 4, somente.