Com relação aos modelos de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Considere que B1sejam os estimadores de mínimos quadrados e B2os estimadores de máxima verossimilhança do conjunto de parâmetros β de determinado modelo de regressão. Nesse caso, se E(•) representa o valor esperado e V (•) a variância dos estimadores, então E (B1) = E (B 2) = β e V (B1) > V (B2).
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Com relação aos modelos de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Considere que B seja o estimador de máxima verossimilhança dos parâmetros β de um modelo de regressão. Nesse caso, a distribuição da variável resposta, condicionada a B, tem média dependente de β
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Com relação aos modelos de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Considere um modelo de regressão linear simples, tal que o tamanho amostral seja n = 10 e Σ xi = 20 e Σ (xi - x ) ² = 60 em que xi seja o valor da covariável x na observação i, i =1, 2, ..., n, e x seja a média amostral de x.
Nesse caso, sabendo que X'Y = ,em queX' representa a matriz transposta dos valores observados da covariável x e Y, a matriz dos valores observados da variável dependente.
Assim, os coeficientes do modelo de regressão são dados por b =
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O modelo Yi = βo exp ( β1Xi) ∈sub>i,∈i ~ D ( θ ), com Yi, Yj independentes para i ≠ j, implica que a relação entre Zi = log Yi e Xi será um modelo linear simples, se a distribuição D ( θ ) de ∈ifor a distribuição Normal.
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Em uma regressão múltipla, o gráfico do coeficiente de determinação ajustado , em oposição ao número de parâmetros no modelo ( p ), permite selecionar modelos de regressão que, para um número escolhido de parâmetros, apresentam a maior soma de quadrados do resíduo.
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