Questões de Concurso

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados para que os parâmetros possam ser estimados de forma satisfatória. Um deles trata da micronumerosidade e outro do tamanho da amostra.

Sobre essas duas adições, é correto afirmar que:

(a)

quanto mais intensa for a micronumerosidade, mais precisos serão os estimadores de MQO;

(b)

o número de parâmetros de um modelo deve ser sempre superior ao tamanho da amostra disponível para a estimação;

(c)

quanto maior o número de parâmetros em uma regressão, menor será a variância estimada dos erros;

(d)

se duas variáveis estão provocando a micronumerosidade, ambas devem ser excluídas da equação de regressão;

(e)

a micronumerosidade pode não ser um problema sério caso a regressão seja usada para projeções e não para estimações.