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Em modelos de regressão linear existem três métodos de estimação mais frequentemente empregados. São eles o de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV).
Sobre esses métodos, supondo válidos os pressupostos básicos do modelo, é correto afirmar que:
A respeito da transformação linear T : R3 -> R3, em que T(x, y, z) = (2x + y,3y + 4z,4x + 2y), julgue o item seguinte.
O vetor produto vetorial de T(1,0,0) e (1,0,0) é o vetor nulo.
O vetor produto vetorial de T(1,0,0) e (1,0,0) é o vetor nulo.
A respeito da transformação linear T : R3 -> R3, em que T(x, y, z) = (2x + y,3y + 4z,4x + 2y), julgue o item seguinte.
A dimensão da imagem de T é igual a 3.
A dimensão da imagem de T é igual a 3.
Na análise de regressão, a variável dependente é muitas vezes influenciada não somente por aquelas variáveis que podem ser quantificadas em alguma escala bem definida, tais como renda, produto ou preços, mas também por variáveis de natureza essencialmente qualitativa, tais como sexo ou raça. Estas variáveis geralmente indicam a presença ou a ausência de um atributo. Um método para quantificar estes atributos consiste em construir variáveis artificiais que assumam os valores “1” ou “0” conforme esteja ou não presente o atributo considerado. Estas variáveis são denominadas:
Concurso:
TCE-PA
Disciplina:
Matemática
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Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativos à análise de regressão e amostragem.
O modelo possui ajuste superior a 15%.
