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ID 137225 Probabilidade e Estatística Correlação Linear CEBRASPE 2018

A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. O teste de Durbin–Watson é um teste que permite identificar a autocorrelação serial de primeira ordem.

A Certo
B Errado
ID 137212 Probabilidade e Estatística Correlação Linear CEBRASPE 2018

A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Na presença de autocorrelação de erros, o estimador mais eficiente da regressão por mínimos quadrados ordinários continua sendo BLUE (best linear unbiased estimator), ou seja, melhor estimador linear não viesado.

A Certo
B Errado
ID 137205 Probabilidade e Estatística Correlação Linear CEBRASPE 2018

A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Como regra geral, a presença de autocorrelação dos erros é um problema que não pode ser corrigido, de modo que a modelagem por regressão deve ser abandonada quando detectado esse problema.

A Certo
B Errado
ID 137198 Probabilidade e Estatística Correlação Linear CEBRASPE 2018

A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Ocorre autocorrelação dos erros caso os erros da regressão sigam um processo autorregressivo de ordem 1, ou seja, um AR(1).

A Certo
B Errado
ID 168210 Probabilidade e Estatística Correlação Linear FCC 2016

Considere as seguintes afirmações:

I. As amostras 1 e 2 dadas a seguir, cada uma com 5 elementos, não possuem a mesma média amostral mas possuem o mesmo desvio padrão amostral:

amostra 1: 2 4 6 8 10 __ amostra 2: 4 6 8 10 12

II. Se as variáveis X e Y possuem coeficiente de correlação linear de Pearson igual a 1 então o diagrama de dispersão entre X e Y é uma reta que passa pela origem, isto é, é uma reta que passa pelo ponto (0,0).

III. Suponha que ajustamos o modelo y ^ ​ = a + bx aos dados da amostra (x 1 ,y 1 ),...(x n ,y n ) , onde a e b são, respectivamente, os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros α e β do modelo de regressão linear. Nessas condições, o coeficiente de determinação é interpretado como a proporção da variabilidade dos y’s observados explicada por tal modelo.

IV. O histograma da variável X é um gráfico não apropriado quando X tem distribuição assimétrica.

Está correto o que se afirma APENAS em

A I, II e IV.
B II e III.
C I e III.
D II, III e IV.
E I e IV.