Questões de Concurso

Um modelo de regressão linear múltipla é estimado por MQO (Mínimos Quadrados Ordinários), conforme a equação:

Y_i = α + β.X_i + γ.W_i + ε_i

As estimativas estão colocadas na tabela abaixo, com algumas omissões:

Com base nas estatísticas disponíveis e no cálculo dos valores omitidos, é correto afirmar que:

Após estimar um modelo de regressão linear múltipla, por MQO, um econometrista repara que, por algum motivo, a tabela contendo os resultados da análise da variância ficou incompleta, conforme abaixo:

Apesar dos valores acima omitidos, é correto afirmar que:

Um econometrista resolve propor e estimar um modelo de regressão linear simples como forma de estimar o efeito da temperatura sobre o volume de venda de sorvetes. Emprega, para esse fim, a formulação:

Onde QS é a quantidade de sorvetes (em milhares), T é a temperatura (célsius) e é ε o termo de erro do modelo.

Apenas estatísticas descritivas básicas sobre QS e T são dadas, como Onde, variâncias (σ²), médias (μ) e covariância (σ_{T, Q, S}).

Supondo-se válidos todos os pressupostos clássicos, a partir das informações disponíveis, verifica-se que:

Os principais métodos para a estimação de parâmetros em modelos de regressão linear são os de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV).

Sobre esses métodos, é correto afirmar que: