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O comportamento da variável que reflete o nível de violência em determinado centro urbano parece ter uma dinâmica própria, do ponto de vista estatístico, adaptada à seguinte estrutura modelar:


yt = 12 + 0,25 . yt -1 + εt


onde yt é o nível de violência em t e εt o erro aleatório com os pressupostos usuais.


Considerando os valores dos parâmetros estimados por MQO, conclui-se que:

Com o objetivo de realizar uma projeção sobre a necessidade de novos servidores para o Ministério Público, foi elaborado um modelo de regressão associando o número de procedimentos em curso e a variável de interesse. A equação do modelo é:

NSi = α + β. PCi + εi


onde NS é o número de novos servidores e PC a quantidade de procedimentos em curso.


Através de uma amostra representativa (n=20), em diversas unidades no MP, foram obtidas as seguintes estatísticas:

Imagem associada para resolução da questão


Com base no modelo e nas estatísticas, é correto afirmar que:

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:


Imagem associada para resolução da questão


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: