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Acerca da modelagem estatística de dados, julgue o item a seguir.


Em regressões múltiplas, a presença de multicolinearidade perfeita melhora a precisão dos coeficientes, pois aumenta a informação disponível ao modelo.

Acerca da modelagem estatística de dados, julgue o item a seguir.


Na regressão linear simples estimada pelo método dos mínimos quadrados ordinários, o coeficiente ?1 minimiza a soma dos quadrados dos resíduos.

Acerca da modelagem estatística de dados, julgue o item a seguir.


Testes t e F em regressão linear dependem, em sua formação clássica, da validade da estrutura de variância assumida pelo modelo.

Em relação à técnica de Bootstrap e suas aplicações em inferência estatística, julgue os itens a seguir:



I. A principal vantagem do Bootstrap é permitir estimar a distribuição amostral de uma estatística (ex.: média, mediana, coeficiente de correlação) sem assumir uma distribuição populacional específica, utilizando reamostragem com reposição a partir dos dados observados.


II. O Bootstrap reduz a necessidade de grandes amostras: com amostras muito pequenas (ex.: n = 5), o Bootstrap produz estimativas consistentes e não viesadas, mesmo quando a distribuição original é assimétrica.


III. O Bootstrap paramétrico assume uma forma paramétrica para a distribuição populacional (ex.: Normal) e reamostra a partir da distribuição estimada, enquanto o Bootstrap não paramétrico reamostra diretamente dos dados empíricos.


IV. O Bootstrap é computacionalmente mais eficiente que os métodos analíticos (ex.: fórmulas para erro padrão), pois requer apenas alguns segundos mesmo com milhões de reamostras, enquanto fórmulas analíticas exigem cálculos complexos e lentos.


V. O Bootstrap pode ser usado para construir intervalos de confiança (ex.: percentil, BCa), estimar viés de estimadores e calcular erros padrão, sendo especialmente útil quando a estatística de interesse não tem uma expressão analítica simples para sua variância.



Assinale a alternativa com a sequência CORRETA (V/F): 

Uma amostra aleatória de tamanho n = 100 de uma população normalmente distribuída com média ? e variância ?2 forneceu os seguintes resultados: 



Imagem associada para resolução da questão



Deseja-se testar:



H0: ? ? 80versus H1: ? > 80,



ao nível de significância de 5%. A variância populacional é desconhecida.



Assinale a alternativa que apresenta corretamente o critério de decisão baseado na estatística t (ou equivalentemente na média amostral x?) e a decisão correspondente: