Questões de Concurso

Uma regressão linear Y = α + βX + γZ + μ, onde Y é a variável dependente, X e Z são as variáveis independentes, α , β e γ são parâmetros desconhecidos, e μ é o erro aleatório, foi estimada pelo método de minimização da soma dos desvios quadráticos.

Se os dados de X e Z forem correlacionados negativamente, a estimação poderá ter problemas de

Em certo modelo estatístico, o estimador Š, de um parâmetro desconhecido s, é tal que E (Š) = s, onde E ( ) é o operador esperança matemática.

O Š é um estimador

Considere o modelo ARIMA

X_t – 0,8X _t-1 – 0,2X _t-2 = a_t – 1,1a _t-1 + 12,

onde at é ruído branco com distribuição normal de variância1. Seja B o operador backshift, ou seja, B X _t = X _t-1 . Nesse contexto, considere as afirmativas abaixo.

I - A variância do processo W _t = (1 – B)(1 + 0,2B)X _t é superior a 14.

II - O processo X _t é não estacionário e não invertível.

III - X _t e X _t-2 são não correlacionados.

Está correto o que se afirma em

Um modelo de regressão linear foi ajustado por mínimos quadrados a 50 observações. O gráfico da variável explicativa (eixo x) versus resíduos padronizados (eixo y) é o apresentado a seguir.



O gráfico acima evidencia que

Considere uma amostra aleatória de uma população normal com média µ e variância σ² desconhecidas. Nesse contexto, considere as afirmativas abaixo.

I - O estimador de máxima verossimilhança de σ² é não viesado.

II - O estimador pelo método dos momentos de σ² é viesado, mas não viesado assintoticamente.

III - O estimador pelo método dos momentos de µ é não viesado.

Está correto o que se afirma em