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Em um modelo de regressão linear múltipla, após a estimação dos parâmetros, realizou-se uma Análise da Variância, através da decomposição amostral. Os dados foram impressos, mas depois foram em parte perdidos, restando apenas a tabela a seguir, com diversas lacunas:
Com os dados acima é possível concluir que:
Sabe-se que o número de ações penais abertas depende do número total de denúncias oferecidas pelo MP. A propósito, foi proposto o seguinte modelo:
APi = α + β . DNi + εi
O modelo foi estimado por MQO e os resultados obtidos foram:
APi = 210 +0,80 . DNi
(0,82) (3,59)
onde AP é o volume de ações e DN o número de denúncias.
O tamanho da amostra é n = 100 (meses) e as variáveis estão expressas em logs.
Assim, é correto afirmar que:
Em uma regressão linear as propriedades dos estimadores de MQO estão relacionadas com a validade dos pressupostos sobre os erros aleatórios.
Sobre essa correspondência entre propriedades e pressupostos, é correto afirmar que:
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:
O vetor produto vetorial de T(1,0,0) e (1,0,0) é o vetor nulo.