1) Hipóteses podem ser considerada ideias não expressas de maneira explícita, mas que podem ser percebidas a partir de certas expressões. Sobre os pressupostos básico do Mínimos Quadrados Ordinários podemos citar: I. Linearidade dos parâmetros II. Não pode haver relacionamento linear perfeito entre as variáveis independentes. III. Homocedasticidade e não autocorrelação IV. Distribuição normal dos resíduos Julgue os pressupostos e assinale a alternativa correta. Alternativas: a) apenas I e II estão corretas b) apenas II e III estão corretas c) apenas II e IV estão corretas d) apenas IV está correta e) I, II, III e IV estão corretas
2)
A análise de regressão estuda a _____________ de uma variável, em relação a uma ou mais variáveis ________________, com o objetivo de estimar e ou prever a média (da população).

Assinale a alternativa que preenche as lacunas corretamente.

Alternativas:

a)
independente; dependência

b)
dependente; interceptos

c)
dependência; explicativas

d)
coeficiente de inclinação; constante

e)
independente; explicada
3)
Regressão consiste em descobrir uma equação que represente a melhor relação entre a variável dependente e as independentes.

O método conhecido para calcular os estimadores da equação de regressão é:

Alternativas:

a)
Método dos Quadrados

b)
Método dos Máximos Quadrados Gerais

c)
Método dos Máximos Quadrados Ordinários

d)
Método dos Mínimos Quadrados Ordinários

e)
Método Quadrático Gerais
4)
O modelo clássico de regressão linear apresenta algumas hipóteses:

( ) Ausência de autocorrelação ou independência serial dos ui.

( ) Dependência entre ui e Xi

( ) Nenhum erro de medida nos X’s

( ) Presença de multicolinearidade perfeita

Julgue as afirmativas em V (verdadeiro) ou F (falso) e assinale a alternativa correta.

Alternativas:

a)
F – V – V – F

b)
F – V – F – F

c)
V – F – F – F

d)
V – F – V – F

e)
V – V – V – V
5)
Os Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é um dos métodos mais conhecidos para fazer análise de regressão linear. Para os melhores estimadores o modelo apresenta seus pressupostos básicos.

Sobre os pressupostos dos métodos dos mínimos quadrados ordinários, considere as afirmativas a seguir:

I) O modelo de regressão não é linear nos parâmetros.

II) Dado o valor de X, o valor médio, ou esperado, do erro aleatório εi é zero.

III) Ausência de multicolinearidade perfeita.

Assinale a alternativa correta

Alternativas:

a)
apenas I está correta

b)
apenas II e III estão corretas

c)
apenas II está correta

d)
apenas III está correta

e)
apenas I e II estão corretas