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Em relação a preferências e curvas de indiferença do consumidor racional, julgue os itens a seguir. Se o consumidor sempre tomar uma xícara de café adoçado com uma colher de açúcar, então as curvas de indiferença do consumidor apresentarão o formato de linhas retas no espaço de bens.
Considerando que as equações de demanda e oferta de um mercadão sejam, respectivamente, D = 80 2p e O = 40 + 3p, em que D é a quantidade de mercadoria demandada, O é a quantidade de mercadoria ofertada e p, em unidades monetárias, é o preço de uma unidade da mercadoria, julgue os itens a seguir. O preço de equilíbrio é igual a 8.
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir. No processo de modelagem por regressão linear múltipla, como regra geral, define-se como o melhor modelo aquele que produz o maior coeficiente de determinação (R2).
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir. Na presença de autocorrelação dos resíduos, embora os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos coeficientes do modelo não sejam viciados, eles se mostram estatisticamente ineficientes.
Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir. Se as variáveis regressoras forem perfeitamente multicolineares, não será possível obter de forma única os estimadores de mínimos quadrados ordinários para os coeficientes do modelo de regressão.
A variância da variável regressora pode ser nula.
Em relação à violação das hipóteses do modelo clássico de regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsecutivos. O problema da omissão de uma variável explicativa relevante resulta, geralmente, em estimadores de mínimos quadrados ordinários viciados e inconsistentes.
Em relação à violação das hipóteses do modelo clássico de regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, julgue os itens subsecutivos. Sob heterocedasticidade, as estimativas por mínimos quadrados generalizados produzem melhores resultados do que aqueles que são produzidos pelo método de mínimos quadrados ordinários.
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