1) Hipóteses podem ser considerada ideias não expressas de maneira explícita, mas que podem ser percebidas a partir de certas expressões. Sobre os pressupostos básico do Mínimos Quadrados Ordinários podemos citar: I. Linearidade dos parâmetros II. Não pode haver relacionamento linear perfeito entre as variáveis independentes. III. Homocedasticidade e não autocorrelação IV. Distribuição normal dos resíduos Julgue os pressupostos e assinale a alternativa correta. Alternativas: a) apenas I e II estão corretas b) apenas II e III estão corretas c) apenas II e IV estão corretas d) apenas IV está correta e) I, II, III e IV estão corretas
2)
A análise de regressão estuda a _____________ de uma variável, em relação a uma ou mais variáveis ________________, com o objetivo de estimar e ou prever a média (da população).
Assinale a alternativa que preenche as lacunas corretamente.
Alternativas:
a)
independente; dependência
b)
dependente; interceptos
c)
dependência; explicativas
d)
coeficiente de inclinação; constante
e)
independente; explicada
3)
Regressão consiste em descobrir uma equação que represente a melhor relação entre a variável dependente e as independentes.
O método conhecido para calcular os estimadores da equação de regressão é:
Alternativas:
a)
Método dos Quadrados
b)
Método dos Máximos Quadrados Gerais
c)
Método dos Máximos Quadrados Ordinários
d)
Método dos Mínimos Quadrados Ordinários
e)
Método Quadrático Gerais
4)
O modelo clássico de regressão linear apresenta algumas hipóteses:
( ) Ausência de autocorrelação ou independência serial dos ui.
( ) Dependência entre ui e Xi
( ) Nenhum erro de medida nos X’s
( ) Presença de multicolinearidade perfeita
Julgue as afirmativas em V (verdadeiro) ou F (falso) e assinale a alternativa correta.
Alternativas:
a)
F – V – V – F
b)
F – V – F – F
c)
V – F – F – F
d)
V – F – V – F
e)
V – V – V – V
5)
Os Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é um dos métodos mais conhecidos para fazer análise de regressão linear. Para os melhores estimadores o modelo apresenta seus pressupostos básicos.
Sobre os pressupostos dos métodos dos mínimos quadrados ordinários, considere as afirmativas a seguir:
I) O modelo de regressão não é linear nos parâmetros.
II) Dado o valor de X, o valor médio, ou esperado, do erro aleatório εi é zero.
III) Ausência de multicolinearidade perfeita.
Assinale a alternativa correta
Alternativas:
a)
apenas I está correta
b)
apenas II e III estão corretas
c)
apenas II está correta
d)
apenas III está correta
e)
apenas I e II estão corretas
gringo0912:
1) e) I, II, III e IV estão corretas
2) c) dependência; explicativas
3) d) Método dos Mínimos Quadrados Ordinários
4) d) V – F – V – F
5) b)apenas II e III estão corretas
Respostas
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Resposta:
1) e) I, II, III e IV estão corretas
2) c) dependência; explicativas
3) d) Método dos Mínimos Quadrados Ordinários
4) d) V – F – V – F
5) b)apenas II e III estão corretas
Explicação passo-a-passo:
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