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O Teorema de Gauss-Markov estabelece as condições sob as quais
o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é o melhor
estimador linear não viesado (BLUE).
Sobre as propriedades dos estimadores, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Um estimador é dito não viesado quando seu valor esperado é igual ao verdadeiro parâmetro populacional.
( ) Um estimador é consistente quando, à medida que o tamanho da amostra cresce, ele converge em probabilidade para o verdadeiro valor do parâmetro.
( ) Segundo o Teorema de Gauss-Markov, o estimador de MQO permanece BLUE mesmo quando há endogeneidade, isto é, correlação entre regressor e termo de erro.
As afirmativas são, respectivamente,
Sobre as propriedades dos estimadores, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Um estimador é dito não viesado quando seu valor esperado é igual ao verdadeiro parâmetro populacional.
( ) Um estimador é consistente quando, à medida que o tamanho da amostra cresce, ele converge em probabilidade para o verdadeiro valor do parâmetro.
( ) Segundo o Teorema de Gauss-Markov, o estimador de MQO permanece BLUE mesmo quando há endogeneidade, isto é, correlação entre regressor e termo de erro.
As afirmativas são, respectivamente,
Em uma análise de produtividade administrativa, deseja-se ajustar um modelo de regressão linear simples da forma Y = ? + ?X + ?, em que X representa o número de servidores alocados em uma atividade e Y representa a quantidade de processos concluídos. Foram observados os seguintes valores:
Assinale a alternativa que apresenta, aproximadamente, os valores de ? e ?.
Assinale a alternativa que apresenta, aproximadamente, os valores de ? e ?.
mostrar texto associado
Na primeira análise descrita no texto, ajustou?se uma
regressão logística para a probabilidade de uma família estar
em situação de extrema pobreza em função de um índice de
vulnerabilidade territorial, representado por X. O coeficiente
estimado associado a X foi igual a 0,693, e a exponencial desse
coeficiente é aproximadamente 2,0.
Com base nessa situação hipotética e considerando a aproximação fornecida, assinale a opção que apresenta a interpretação correta desse coeficiente.
Com base nessa situação hipotética e considerando a aproximação fornecida, assinale a opção que apresenta a interpretação correta desse coeficiente.
Seja a equação do modelo de regressão de efeito cúbico do tipo y = b0 + b1x + b2x2 + b3x3 em que y é a variável
resposta (dependente), x é a variável regressora (independente) e b0, b1, b2 e b3 são os coeficientes desconhecidos
do modelo. Considere uma análise com 10 pares de observações, em que foram obtidas as estimativas para cada
coeficiente e as estatísticas t de Student calculadas (tc) apresentadas no quadro a seguir.
Alguns valores críticos de t de Student, tais que P(–tc < t < tc ) = 0,95 e ? = graus de liberdade, são:
Nesse contexto, considerando uma significância de 5%, é correto afirmar que:
Alguns valores críticos de t de Student, tais que P(–tc < t < tc ) = 0,95 e ? = graus de liberdade, são:
Nesse contexto, considerando uma significância de 5%, é correto afirmar que:
Observe o gráfico de dispersão a seguir que mostra a relação entre a variável x e y. Ao estimar o coeficiente de
correlação de Pearson obteve-se um valor de 0,6816 e
no teste de significância obteve-se p-valor < 0,05, considerando a hipótese nula H0
: ? = 0, em que ? é o parâmetro da correlação linear de Pearson entre x e y.
Considerando as informações e o gráfico apresentados, é correto dizer que:
Considerando as informações e o gráfico apresentados, é correto dizer que:
