2421 Q761205
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Na presença de autocorrelação de erros, o estimador mais eficiente da regressão por mínimos quadrados ordinários continua sendo BLUE (best linear unbiased estimator), ou seja, melhor estimador linear não viesado.
2422 Q761204
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Ocorre autocorrelação dos erros caso os erros da regressão sigam um processo autorregressivo de ordem 1, ou seja, um AR(1).
2423 Q761203
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Como regra geral, a presença de autocorrelação dos erros é um problema que não pode ser corrigido, de modo que a modelagem por regressão deve ser abandonada quando detectado esse problema.
2424 Q761202
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. O teste de Durbin–Watson é um teste que permite identificar a autocorrelação serial de primeira ordem.
2425 Q761201
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. A autocorrelação dos erros, desde que não seja unitária em termos absolutos, insere um viés nas estimativas da variável dependente.
2426 Q761200
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue os itens seguintes. Para um modelo de regressão linear múltiplo, o teste de White permite detectar a heteroscedasticidade a partir da regressão de cada erro estimado da regressão original com as variáveis explicativas e seus inversos.
2427 Q761199
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue os itens seguintes.
2428 Q761198
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue os itens seguintes. Para corrigir a heteroscedasticidade, como regra geral, é suficiente fazer a regressão da variável dependente em função das raízes quadradas das variáveis independentes.
2429 Q761197
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue os próximos itens.

2430 Q761196
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue os próximos itens.

Fixando-se determinado ponto a ocorrência do evento representado por D faz que a estimativa de Y diminua em mais de 80 unidades.