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#2203924

Seja o método de mínimos quadrados ordinários (MQO) para o modelo de regressão linear múltipla: Yi = β0 + β1X1i+ β2 X2i+ εi.


É CORRETO afirmar, tomando Gujarati (2000), que:

  • A hipótese central, Ε⦗εi|X1i,X2i⦘, estabelece a existência de correlação entre as variáveis no termo de erro e X1e X2.
  • A seleção dos valores dos parâmetros desconhecidos que minimizam a soma dos quadrados dos resíduos da regressão tem como coeficiente de intercepto:β^​0​=Yˉ−β^​1​Xˉ1​−β^​2​Xˉ2​−εi​.
  • O ponto(x1​,x2​,y​)sempre está na reta de regressão de MQO.
  • A variação total em y é dada pela soma da variação que foi explicada pela regressão excluindo os resíduos.
  • SejaR2a razão entre a soma do quadrado explicado pela regressão com a soma total dos quadrados, entãoR2decresce quando se adiciona uma nova variável explicativa na regressão.
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