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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:
Em modelos de regressão linear existem três métodos de estimação mais frequentemente empregados. São eles o de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV).
Sobre esses métodos, supondo válidos os pressupostos básicos do modelo, é correto afirmar que:
A respeito da transformação linear T : R3 -> R3, em que T(x, y, z) = (2x + y,3y + 4z,4x + 2y), julgue o item seguinte.
O vetor produto vetorial de T(1,0,0) e (1,0,0) é o vetor nulo.
O vetor produto vetorial de T(1,0,0) e (1,0,0) é o vetor nulo.
A respeito da transformação linear T : R3 -> R3, em que T(x, y, z) = (2x + y,3y + 4z,4x + 2y), julgue o item seguinte.
A dimensão da imagem de T é igual a 3.
A dimensão da imagem de T é igual a 3.
A respeito da transformação linear T : R3 -> R3, em que T(x, y, z) = (2x + y,3y + 4z,4x + 2y), julgue o item seguinte.
O determinante da matriz de T em relação à base canônica de R3 é igual a zero.
O determinante da matriz de T em relação à base canônica de R3 é igual a zero.
