QuestLab Plataforma Inteligente de Questões
Entrar Criar conta
Questão pública

Questão de Probabilidade e Estatística

FEPESE - Centrais Elétricas de Santa Catarina SC - Economista - 2018 • FEPESE • 2018

ID 59245 Probabilidade e Estatística Regressão FEPESE Centrais Elétricas de Santa Catarina SC Economista 2018
Para que o estimador obtido pelo método de mínimos quadrados ordinários, em uma regressão simples, seja consistente e eficiente no contexto de estimadores lineares é necessário que:
A
O erro estocástico da equação tenha distribuição normal.
B
O erro estocástico da equação seja heteroscedástico.
C
A variável independente seja exógena.
D
A variável dependente seja não correlacionada com o erro estocástico da equação.
E
A constante da equação seja igual a zero (isto é, a equação passe pela origem).
Quer responder esta questão e acompanhar seu desempenho?

Entre na QuestLab para responder, acessar a AURA, estatísticas, cadernos, anotações e outros recursos da plataforma.

Criar conta para responder Já tenho uma conta
Continue praticando
Ver todas →
2018
Quando, em um modelo de regressão simples, a única mudança é o acréscimo de uma variável independente, o modelo de…FEPESE • Probabilidade e Estatística • Regressão
2018
Analisando um gráfico de dispersão referente a 10 pares de observações (t, Y t ) com t = 1, 2, 3, ... , 10, optou-…FCC • Probabilidade e Estatística • Regressão
2018
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue os itens seguintes. Para corrigir a…CEBRASPE • Probabilidade e Estatística • Regressão
2018
Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue os itens seguintes. Para um modelo…CEBRASPE • Probabilidade e Estatística • Regressão
2018
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. A autocorre…CEBRASPE • Probabilidade e Estatística • Regressão
2018
Os pressupostos do modelo de regressão linear simples estão relacionados às propriedades dos estimadores de Mínimo…FGV • Probabilidade e Estatística • Regressão