Ao estimar os parâmetros de um modelo de regressão pelo método simples de minimização da soma dos quadrados dos desvios, sem ponderação, verificou-se que a hipótese clássica de homocedasticidade não era aceitável. Nesse caso, o uso de mínimos quadrados ordinários, sem ponderação, gera estimadores
Os parâmetros a e b da regressão linear simples, Y = a + bX, entre dois conjuntos de dados Y e X, foram estimados pelo método de minimização da soma dos quadrados dos desvios. No gráfico cartesiano comum, com os dados X no eixo horizontal e os dados Y no eixo vertical, a reta de regressão estimada
O preço de uma ampla cesta de bens e serviços, em certa data, era de R$ 1.600,00, sendo a ele atribuído um número índice de 100. O preço da mesma cesta, um mês após, com os mesmos bens e serviços em iguais quantidades, era de R$ 1.616,00, sendo a ele atribuído um índice de 101. A partir desses dados, conclui-se que
Uma regressão linear simples, Y = a + bX, é estimada pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, relacionando dois conjuntos de dados X e Y. Os parâmetros estimados são a e b. Nesse contexto, NÃO é correto afirmar que a(o)
Com base na metodologia econométrica, julgue os próximos itens.
A precisão dos estimadores por mínimos quadrados ordinários é medida com base em erros-padrão.
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Há heteroscedasticidade quando as perturbações aleatórias de uma regressão linear possuem a mesma variância.
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m processo estocástico é fracamente estacionário, quando a média e a variância do processo são constantes no tempo, e a função de autocovariância depende da defasagem temporal entre duas observações.
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O intervalo de confiança e o teste de significância são abordagens excludentes em um teste de hipótese.
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A aplicação do modelo de equações simultâneas justifica-se pela possibilidade de que uma variável endógena de uma equação seja regressora em outra equação do sistema.
Quando a elasticidade-renda da demanda por determinado bem é igual a -0,5, o bem é considerado