Question

ESTIMATIVA DA FUNÇÃO DE PRODUÇÃO EFICIENTE PARA A AGROPECUÁRIA DE MINAS GERAIS

​Este estudo objetivou analisar a função de produção agregada da agropecuária do Estado de Minas Gerais, segundo suas mesorregiões. Foram utilizando dados relacionados aos insumos terra, trabalho e capital e ao valor da produção, fornecidos pelo Censo Agropecuário do IBGE. A análise foi realizada em duas etapas. Inicialmente, homogeneizaram-se os municípios em termos da eficiência produtiva, utilizando-se, para tanto, a abordagem nãoparamétrica conhecida como análise envoltória de dados. O objetivo foi projetar os valores dos municípios ineficientes para a fronteira de produção eficiente. Numa segunda etapa, de posse dos valores projetados das variáveis, ajustou-se uma função de produção agregada na forma funcional tipo Cobb-Douglas, cujos parâmetros foram estimados por mínimos quadrados ordinários. Com isso, foram obtidas funções de produção que não possuem ineficiências, ou seja, expressam melhor as idéias maximizadoras de lucro.

Disponível em: . Acesso em: 26 abr 2021.

Face o exposto e considerando as informações abaixo:

​Shapiro-Wilk normality test

data: rstudent(modelo1)[0:5000]
W = 0.98226, p-value < 0.6735

Avalie a normalidade dos resíduos, que é uma suposição essencial para que os resultados do ajuste do modelo de regressão linear sejam confiáveis. É correto, por meio do teste Shapiro-Wilk, o que se afirma em:
Alternativas
Alternativa 1:

A hipótese nula foi rejeitada ao nível de significância de 5%.
Alternativa 2:

A hipótese nula foi rejeitada ao nível de significância de 1%.
Alternativa 3:

Os termos de erro apresentam distribuição normal ao nível de significância de 5%.
Alternativa 4:

Os termos de erro não apresentam distribuição normal ao nível de significância de 5%.
Alternativa 5:

O teste Shapiro-Wilk não é adequado para verificar se a série de resíduos possui uma distribuição normal.

Answer 1

Resposta:

Alternativa 3:

Os termos de erro apresentam distribuição normal ao nível de significância de 5%.

Explicação passo-a-passo:

Teste para NORMALIDADE (valores de p > 0,05 indicam dados  normais)

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