Questões do concurso:
ANATEL - 2014
limpar filtros
1.098 Questões de concurso encontradas
Página 37 de 220
Questões por página:
Questões por página:
Concurso:
ANATEL
Disciplina:
Não definido
Na forma ajustada do modelo de regressão 
e são, respectivamente, os estimadores de mínimos quadrados ordinários de a e β . A respeito desse modelo, julgue os itens que se seguem.
A variância da variável regressora xt pode ser nula.
Concurso:
ANATEL
Disciplina:
Não definido
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Se as variáveis regressoras forem perfeitamente multicolineares, não será possível obter de forma única os estimadores de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes do modelo de regressão.
Se as variáveis regressoras forem perfeitamente multicolineares, não será possível obter de forma única os estimadores de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes do modelo de regressão.
Concurso:
ANATEL
Disciplina:
Não definido
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Na presença de autocorrelação dos resíduos, embora os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes do modelo não sejam viciados, eles se mostram estatisticamente ineficientes.
Na presença de autocorrelação dos resíduos, embora os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes do modelo não sejam viciados, eles se mostram estatisticamente ineficientes.
Concurso:
ANATEL
Disciplina:
Não definido
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
O modelo de regressão linear simples pela origem, cujo ajuste pelo método de mínimos quadrados ordinários se apresenta na forma 
sempre gera estimativas viciadas para o coeficiente β.
Concurso:
ANATEL
Disciplina:
Não definido
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
No processo de modelagem por regressão linear múltipla, como regra geral, define-se como o melhor modelo aquele que produz o maior coeficiente de determinação (R2 ).
No processo de modelagem por regressão linear múltipla, como regra geral, define-se como o melhor modelo aquele que produz o maior coeficiente de determinação (R2 ).
