A instabilidade dos coeficientes estimados em uma regressão ...

A instabilidade dos coeficientes estimados e o aumento significativo dos erros-padrão em uma regressão geralmente indicam problemas relacionados à colinearidade entre as variáveis independentes. A colinearidade ocorre quando duas ou mais variáveis independentes em um modelo de regressão são altamente correlacionadas entre si, o que pode levar a estimativas imprecisas e instáveis dos coeficientes de regressão.

Vamos revisar as alternativas:

A) Da variância dos resíduos não constantes: Isso se refere à heterocedasticidade, que é uma situação em que a variância dos resíduos não é constante ao longo das observações. A heterocedasticidade não é a causa principal da instabilidade dos coeficientes, mas pode afetar a eficiência das estimativas.

B) Do baixo coeficiente de determinação: Um baixo coeficiente de determinação (R2R^2R2) indica que o modelo explica pouco da variabilidade dos dados, mas não está diretamente relacionado à instabilidade dos coeficientes ou ao aumento dos erros-padrão.

C) Da heterocedasticidade: Heterocedasticidade é a presença de variância não constante dos resíduos, que pode afetar a eficiência das estimativas e a precisão dos testes estatísticos, mas não é a principal causa da instabilidade dos coeficientes.

D) Da autocorrelação dos resíduos: A autocorrelação dos resíduos ocorre quando os resíduos não são independentes, o que pode afetar a validade dos testes de hipótese e a eficiência das estimativas, mas não é a causa principal da instabilidade dos coeficientes.

E) Da colinearidade: A colinearidade (ou multicolinearidade) ocorre quando as variáveis independentes são altamente correlacionadas entre si, o que pode causar instabilidade nos coeficientes estimados e aumentar os erros-padrão.

Portanto, a resposta correta é:

E) Da colinearidade.