Questões sobre Regressão

Considere o modelo de regressão linear simples a seguir.

Suponha um modelo de regressão que busca explicar o consumo em função da renda, em determinada economia, em que o coeficiente de regressão da variável independente é positivo. Com base apenas nessas informações, assinale a alternativa correta.

A)  representa a variável dependente do modelo.

B) Os coeficientes são as constantes da regressão.

C) Y_i representa o consumo, a variável dependente; X_i representa a renda, a variável explanatória; e β₁ representa o coeficiente de regressão.

D) Se 0 < β₁ < 1, então o aumento de X_i reduzirá o valor de Y_i.

E) O termo de erro ε_i está associado à distância entre o valor observado de Y_i e o valor atribuído a X_i.

Suponha que a seguinte regressão seja estimada para homens e mulheres em separado:

W = a + b*(Educ) + u,

em que, w é o logaritmo neperiano do salário, Educ representa os anos de estudos, a e b são parâmetros do intercepto e da inclinação a serem estimados por mínimos quadrados ordinários e u é o termo aleatório.

Sendo ah e bh as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para o universo dos homens e, am e bm, as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para as mulheres. Para se verificar se os homens apresentam um retorno monetário da educação maior do que as mulheres deve-se testar a seguinte hipótese nula:

A técnica estatística de análise de regressão é uma das principais ferramentas para se obterem estimativas. Acerca desse tema, assinale a alternativa correta.

Um quadro de análise de variância refere-se a um modelo regressivo linear múltiplo, com intercepto, com o objetivo de obter a previsão de uma variável dependente (y) em função de 4 variáveis explicativas (x₁, x₂, x₃ e x₄). Sabe-se que as estimativas dos parâmetros deste modelo foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados com base em 20 observações. Se o coeficiente de explicação (R₂) encontrado foi de 76%, obtém-se pelo quadro que o valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão é