ANATEL - 2014
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No modelo de regressão linear simples yt= a + βxt + ut, yt é a variável dependente, xt é a variável independente, a e β são parâmetros, â são parâmetros estimados, respectivamente, de a e β, ut é o termo de erro e n é o número de observações. No que tange ao problema ótimo de minimização da soma dos quadrados dos resíduos, julgue os itens subsequentes.

A derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado â é igual a

No modelo de regressão linear simples yt= a + βxt + ut, yt é a variável dependente, xt é a variável independente, a e β são parâmetros, â são parâmetros estimados, respectivamente, de a e β, ut é o termo de erro e n é o número de observações. No que tange ao problema ótimo de minimização da soma dos quadrados dos resíduos, julgue os itens subsequentes

A segunda derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado â é igual a 2n.

No modelo de regressão linear simples yt= a + βxt + ut, yt é a variável dependente, xt é a variável independente, a e β são parâmetros, â são parâmetros estimados, respectivamente, de a e β, ut é o termo de erro e n é o número de observações. No que tange ao problema ótimo de minimização da soma dos quadrados dos resíduos, julgue os itens subsequentes.

A derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado é igual a

Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xit γ + δ1 feminino + δ2d2 t feminino + c i + uit em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo, θ1, θ2, γ, δ1 e δ2 são parâmetros, Xitsão as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E ( u it| feminino, Xi1, Xi2, ci ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2, .., N, julgue os itens seguintes.

O modelo refere-se a um problema de efeitos aleatórios.
Um modelo, para N pessoas, é expresso por log(salárioit) = θ1 + θ2d2t + Xit γ + δ1 feminino + δ2d2 t feminino + c i + uit em que i é o indicativo do indivíduo, com i = 1, 2, ..., N e té o indicativo do tempo, com t= 1, 2. Nesse modelo, θ1, θ2, γ, δ1 e δ2 são parâmetros, Xitsão as variáveis que afetam o salário e d2t é uma variável de tempo, com d2t = 1 se t = 2 e d2t = 0 se t = 1, uit é o erro de estimação e ci é o efeito não observado. Supondo que E ( u it| feminino, Xi1, Xi2, ci ) = 0, para t = 1, 2 e i= 1, 2, .., N, julgue os itens seguintes.

Considerando-se pessoas de sexos diferentes, mas com habilidades e características semelhantes, elas terão crescimento médio de salários diferentes se δ2 não for significativamente diferente de 0 (em termos estatísticos).