5081
Q761201
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.
5082
Q761200
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.
5083
Q761199
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue os itens seguintes.
5084
Q761198
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.
5085
Q761197

Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue os próximos itens.
5086
Q761196

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.
5087
Q761195

Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue os próximos itens.
A soma dos quadrados totais é igual a 2.016.000.
5088
Q761194

Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue os próximos itens.
O valor de a reflete a quantidade de variáveis explicativas, e deve ser igual a 3.
5089
Q761193

Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue os próximos itens.
Dado o valor crítico da estatística t de Student para 8 graus de liberdade a 5% de significância, t8;5% = 2,3, rejeita-se a hipótese de que cada um dos coeficientes da regressão seja nulo.
5090
Q761192

A respeito dessa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.