Question

QUESTÃO 4
A autocorrelação significa que os erros de observações adjacentes são correlacionados. Se os erros estiverem correlacionados, a regressão de mínimos quadrados pode subestimar o erro padrão dos coeficientes. Os erros padrão subestimados podem fazer com que seus preditores pareçam significativos quando eles não são.

​SILVA, Sidinei Silvério da. Econometria. UniCesumar: Centro Universitário Cesumar. Núcleo de Educação à Distância. Maringá-PR, 2021.

​Nesse contexto, para testar a presença de autocorrelação nos erros de um modelo de regressão, podemos usar:
Alternativas
Alternativa 1:
a estatística Anderson-Darling.

Alternativa 2:
a estatística Shapiro-Francia.

Alternativa 3:
a estatística Durbin-Watson.

Alternativa 4:
a estatística Shapiro-Wilk.

Alternativa 5:
a estatística VIF.

Answer 1

Resposta:

Alternativa 3:

a estatística Durbin-Watson.

Explicação:

Use a estatística Durbin-Watson para testar a presença de autocorrelação nos erros de um modelo de regressão. A autocorrelação significa que os erros de observações adjacentes são correlacionados. Se os erros estiverem correlacionados, a regressão de mínimos quadrados pode subestimar o erro padrão dos coeficientes.

Answer 2

Resposta:

Alternativa 3:

a estatística Durbin-Watson.

Explicação:

Autocorrelação dos resíduos para modelos temporais.