Questões de Concurso

Considere o modelo de regressão estimado:
Wi = 0,5 + 0,1*Ei + 0,2*Di + ui,
em que wi é o logaritmo neperiano do salário, Ei é o logaritmo neperiano dos anos de estudo e Di é uma variável binária igual a 1 se homem e a 0 se mulher.
Considere que todas as estimativas são estatisticamente significativas a 1%.
A partir das estimativas acima, é possível concluir que, em média,

Considere o modelo de séries temporais
y_t=bt+y_t-1+u_t.
em que t é uma tendência temporal, b é o parâmetro do modelo, e u_t é um ruído branco que segue distribuição N(0, σ²) e apresenta autocovariância nula.
Considere y₀ = 0.
Logo, a média e a variância de y_t serão iguais, respectivamente, a

Considere o modelo de regressão:
Y = XB + u,
sendo Y um vetor nx1, X uma matriz nxk, B um vetor kx1 e u um vetor nx1. Y é a variável dependente, X representa um conjunto de regressores, B os parâmetros populacionais do modelo e u o termo aleatório.
As hipóteses a seguir são necessárias para que o estimador de MQO de B seja não viesado, à exceção de uma. Assinale-a.

Em relação às medidas de estatística descritiva, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) A mediana é dada pela posição que ocupa a posição (n+1)/2 do conjunto de dados, supondo n o número total de observações. ( ) Uma vantagem do uso do coeficiente de variação de Pearson é permitir a comparação de conjuntos de dados distintos, sem a necessidade de igualdade das unidades de medida.
( ) A curtose mede o achatamento da curva da função de distribuição de probabilidade, sendo igual a 3 no caso da distribuição normal.
As afirmativas são, respectivamente,

Considere o modelo de regressão linear simples:

y_i = a + bx_i + u_i,

em que y é a variável dependente, x é a variável explicativa, a é ointercepto, b é o coeficiente de inclinação e u, o termo aleatóriodo modelo.

A partir de uma amostra aleatória, obtém-se as seguintesinformações: 

Assim, os estimadores dos parâmetros α e b que minimizam asoma dos quadrados dos resíduos são, respectivamente, iguais a