Independentemente do fato de o estimador ser do tipo mínimos...
Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que a quantidade de atores envolvidos (X) impacta a variabilidade do tempo que um processo leva até ser julgado. A tabela de análise de variância a seguir mostra os resultados dessa modelagem.
Com base nessas informações e sabendo que existe uma correlação positiva entre as variáveis e que Var(X) = 2,35, julgue o item a seguir.
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Assertiva correta, mas com uma ressalva.
De fato, se atendidos os pressupostos básicos do modelo de regressão linear, tanto o método dos mínimos quadrados ordinários (aquele que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos) quanto o método da máxima verossimilhança entregam os mesmos estimadores dos parâmetros.
No entanto, isso ocorre desde que atendida a hipótese da normalidade dos erros. Mais especificamente, de que o termo de erro da população siga distribuição normal com média 0 e variância constante σ2.
Além disso, embora a assertiva fale apenas sobre os parâmetros do modelo, cabe ressaltar que os estimadores de MQO e de MV serão diferentes para estimar σ2. No caso dos mínimos quadrados esse estimador dependerá do número k de variáveis, sendo ∑μ^2i/(n−k); e no caso da máxima verossimilhança o estimador independe da quantidade de variáveis, sendo igual a ∑μ^2i/n.
Gabarito: CERTO.
Gujarati, Damodar N., Basic econometrics / Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter. — 5th ed.
Quando a questão fala nos parâmetros, está falando dos coeficientes linear e angular
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