Questões sobre Correlação e Regressão Linear

• A. I e II, apenas.
• B. I e IV, apenas.
• C. II e III, apenas.
• D. III e IV, apenas.
• E. I, II, III e IV.

• A. (0,0)
• B. (0,4)
• C. (2,0)
• D. (4,0)
• E. (12/5;12/5)

Suponha que todas as hipóteses clássicas do modelo de regressão linear sejam obedecidas, inclusive a normalidade dos erros. Neste caso, os estimadores dos parâmetros, pelo método de minimização da soma dos quadrados dos erros, têm várias propriedades, entre as quais NÃO se encontra a

• A.

  não tendenciosidade.

• B.

  linearidade.

• C.

  consistência.

• D.

  máxima verossimilhança.

• E.

  mínima variância entre os estimadores lineares.

No modelo clássico de regressão linear, algumas hipóteses são feitas sobre o termo de erro estocástico. Qual das alternativas abaixo NÃO constitui uma dessas hipóteses?

• A.

  Os erros são correlacionados com as variáveis explicativas do modelo.

• B.

  A distribuição do termo de erro tem média igual a zero.

• C.

  Os erros são normalmente distribuídos.

• D.

  A variância do termo de erro é constante.

• E.

  Ausência de autocorrelação entre os erros.

Considere a seguinte afirmativa:

“Na presença de correlação entre as variáveis explicativas do modelo de regressão e seu termo de erro, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) gerará estimativas ________, e o problema é solucionado com a utilização de ________”.

Os termos que completam corretamente as lacunas acima são, respectivamente:

• A.

  enviesadas e inconsistentes – Mínimos Quadros Ponderados.

• B.

  enviesadas e consistentes – Mínimos Quadrados Generalizados.

• C.

  enviesadas e consistentes – Mínimos Quadrados em 3 Estágios.

• D.

  enviesadas e inconsistentes – Variáveis Instrumentais.

• E.

  enviesadas e consistentes – Variáveis Instrumentais.

A soma total corrigida dos quadrados da variável Y é igual a 200.

• C. Certo
• E. Errado

O coeficiente de determinação é superior a 90%.

• C. Certo
• E. Errado

• A. Na presença de associação linear exata entre duas variáveis explicativas, os estimadores de mínimos quadrados são bem definidos, porém não possuem variância mínima.
• B. Caso a variância do termo de perturbação seja, então os estimadores de mínimos quadrados serão tendenciosos.
• C. Os estimadores de mínimos quadrados serão lineares e não tendenciosos, mesmo diante de autocorrelação no termo u_t.
• D. Caso seja detectada heterocedasticidade ao se estimar o modelo acima pelo método de mínimos quadrados, os testes usuais t e F podem, sem nenhum prejuízo, ser empregados para se avaliar a significância dos parâmetros do modelo.
• E. As hipóteses de homocedasticidade e de resíduos normalmente distribuídos não são necessárias para que

Considerando os conceitos associados a probabilidade e estatística, julgue os itens de 108 a 116. O coeficiente de correlação linear de Pearson, que mede o grau de correlação linear entre duas variáveis, é alterado quando todos os valores de uma das duas variáveis são multiplicados ou divididos por uma constante diferente de zero.

• C. Certo
• E. Errado

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável y (gasto percentual com saúde) e x (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma y = ax + b + g, em que g é o erro aleatório e a e b são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

Com base nessas informações, julgue os itens seguintes.

É correto inferir que o modelo possui boa qualidade de ajuste com base no valor em percentual do coeficiente de explicação do modelo, que foi igual a 88%.

• C. Certo
• E. Errado