Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre modelos lineares em estatística
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Tendo como referência os testes de hipóteses, que são ferramentas auxiliares nas tomadas de decisão acerca de uma ou mais populações com base nas informações obtidas da amostra, julgue o item seguinte.
Considerando-se, para certa hipótese, que a distribuição amostral de uma estatística S seja normal, com média µS e desvio padrão σS, então, caso se verifique, para a única amostra aleatória, que o escore z dessa estatística esteja fora do intervalo de –1,96 a 1,96, e se o tamanho desse teste bilateral for α = 5%, é correto concluir que z difere significativamente do que se pode esperar para essa hipótese, pois está fora da região de aceitação da hipótese.
Tendo como referência os testes de hipóteses, que são ferramentas auxiliares nas tomadas de decisão acerca de uma ou mais populações com base nas informações obtidas da amostra, julgue o item seguinte.
Considere-se que, em um teste de hipótese para a análise do
funcionamento de determinada máquina, seja admitido como
hipótese nula o fato de a referida máquina estar funcionando
perfeitamente. Nesse caso, se houver a ocorrência de um erro
do tipo I, então a máquina não estará funcionando
adequadamente.
Considere o modelo de regressão linear simples, a seguir.
Para uma amostra de 20 observações, foram obtidos os seguintes resultados:
Os estimadores de mínimos quadrados do modelo são,
respectivamente,
( ) Considerando a equação y = α+βx, onde α e β são parâmetros da reta teórica, os quais são estimados através dos pontos experimentais fornecidos pela amostra, obtendo-se uma reta estimada y = α+βx, na qual α é estimado por (a), o chamado coeficiente de regressão, e b é a estimativa de β.
( ) O método mais simples para a obtenção da reta desejada é o Método do Ajuste Visual.
( ) A aplicação do Princípio de Máxima Verossimilhança leva ao chamado procedimento de Mínimos Quadrados.
( ) Deve-se procurar a reta para a qual se consiga maximizar a soma dos resíduos ao quadrado.
As afirmativas são, respectivamente,
Em cada item a seguir é apresentada uma situação hipotética seguida de uma assertiva a ser julgada a respeito de Estatística e Econometria.
Sob a presença de heteroscedasticidade num modelo de
regressão linear, o método dos mínimos quadrados
ordinários não gera estimativas de parâmetros eficientes ou
de variância mínima, o que implica erros padrões viesados.