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ID 72446 Probabilidade e Estatística Regressão IADES 2017

A técnica estatística de análise de regressão é uma das principais ferramentas para se obterem estimativas. Acerca desse tema, assinale a alternativa correta.

A A análise de regressão consiste no estudo da dependência de uma variável, denominada variável dependente, em relação a uma ou mais variáveis, conhecidas como explanatórias, buscando estimar o valor médio da população da primeira em termos dos valores conhecidos das segundas, obtidos por amostragens repetidas.

B Uma relação estatística, quando forte e sugestiva, indica o estabelecimento de conexão causal.

C Uma variável estocástica é aquela que pode ser predita com certeza, e não probabilisticamente.

D A análise de regressão da dependência de uma variável em relação a duas variáveis explanatórias é conhecida como análise de regressão simples.

E Uma série temporal é uma observação de vários dados em um mesmo ponto do tempo.

ID 41688 Probabilidade e Estatística Regressão FGV 2017

Em uma regressão linear as propriedades dos estimadores de MQO estão relacionadas com a validade dos pressupostos sobre os erros aleatórios. Sobre essa correspondência entre propriedades e pressupostos, é correto afirmar que:

A se as variâncias dos erros não são constantes, os estimadores tornam-se inconsistentes;

B em havendo autocorrelação serial dos erros, MQO irá gerar estimadores tendenciosos;

C se houver correlação entre qualquer explicativa e os erros, os estimadores serão ineficientes;

D caso os erros não sejam normais, não é possível garantir as propriedades assintóticas dos estimadores;

E se alguma das variáveis explicativa for estocástica, os estimadores de MQO serão assintoticamente tendenciosos.

ID 41683 Probabilidade e Estatística Regressão FGV 2017

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados para que os parâmetros possam ser estimados de forma satisfatória. Um deles trata da micronumerosidade e outro do tamanho da amostra. Sobre essas duas adições, é correto afirmar que:

A quanto mais intensa for a micronumerosidade, mais precisos serão os estimadores de MQO;

B o número de parâmetros de um modelo deve ser sempre superior ao tamanho da amostra disponível para a estimação;

C quanto maior o número de parâmetros em uma regressão, menor será a variância estimada dos erros;

D se duas variáveis estão provocando a micronumerosidade, ambas devem ser excluídas da equação de regressão;

E a micronumerosidade pode não ser um problema sério caso a regressão seja usada para projeções e não para estimações.

ID 41681 Probabilidade e Estatística Regressão FGV 2017

Suponha que a seguinte regressão seja estimada para homens e mulheres em separado: W = a + b*(Educ) + u, em que, w é o logaritmo neperiano do salário, Educ representa os anos de estudos, a e b são parâmetros do intercepto e da inclinação a serem estimados por mínimos quadrados ordinários e u é o termo aleatório. Sendo ah e bh as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para o universo dos homens e, am e bm, as estimativas dos parâmetros do intercepto e da inclinação, respectivamente, para as mulheres. Para se verificar se os homens apresentam um retorno monetário da educação maior do que as mulheres deve-se testar a seguinte hipótese nula:

A ah=bh

B ah=am

C ah=bm

D bh=bm

E bh=am

ID 41677 Probabilidade e Estatística Regressão FGV 2017

Em modelos de regressão linear existem três métodos de estimação mais frequentemente empregados. São eles o de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV). Sobre esses métodos, supondo válidos os pressupostos básicos do modelo, é correto afirmar que:

A todos geram os mesmos estimadores para os parâmetros da equação do modelo;

B os estimadores de MQO estão baseados nas propriedades dos próprios estimadores;

C os estimadores de MV são todos não tendenciosos;

D os estimadores obtidos pelo BLUE são mais eficientes do que os de MQO e de MV;

E os estimadores de MV não dependem da distribuição de probabilidades dos erros.