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Um modelo de regressão linear simples, supondo válidos todos os pressupostos clássicos, é estimado por Mínimos Quadrados Ordinários, obtendo os seguintes resultados:
Onde, DW é o valor observado da Estatística Durbin-Watson
R2 é o Coeficiente de Determinação
é o valor tabelado da estatística Dickey-Fuller
é o valor da distribuição acumulada da t-Student
T = tamanho da amostra
Os números entre parênteses, abaixo das estimativas dos parâmetros, são os valores estimados dos erros padrão correspondentes. O tamanho da amostra é n = 100. Com tais informações, é correto afirmar que:
A aplicação das técnicas de Box-Jenkins, para reconhecer a forma funcional de um modelo de tempo, com base numa série amostrada, indicou a conveniência de se adotar:
yt=α0 + α1yt-1 + ... + αpyt-p + εt + β1εt-1 + ...+ βqεt-q
Onde, εt é um ruído branco.
Se após a estimação dos parâmetros a inferência estatística apontar para a adequação do modelo, será possível afirmar que:
Para explicar o comportamento de um processo estocástico, após uma análise das funções de autocorrelação, o seguinte modelo foi proposto e estimado:
Considerando válidas as estimativas, é correto afirmar que:
Para modelar o comportamento de determinada proporção é proposto um modelo de regressão com variável dependente do tipo qualitativa. A forma funcional apresentada é:
Sobre esse tipo de modelo e formulação, é correto afirmar que: