Seja o modelo de regressão linear múltipla da população Y1= β1 + β2X2i + β3X3i + β4X4i + εi (i = 1, 2, 3 . . . , n) envolvendo a variável dependente Y e 3 variáveis explicativas X2 , X3 , e X4 , sendo β1 o intercepto, β2, β3 e β4 os coeficientes de inclinação, εi o termo de perturbação estocástico, i a i-ésima observação e n o número de observações. Ocorre a presença de multicolinearidade no modelo se

λ1 + λ2X2 + λ3X3 + λ4X4 = 0 com λ1, λ2, λ3 e λ4 constantes, em que nem todas as constantes são simultaneamente iguais a zero.

o erro εi referente à observação i (i > 1) depende de εi - 1.

a média de cada εi é uma constante não nula.

a variância de cada εi é diretamente proporcional a i.

a distribuição de cada εi não é normal.

Seja o modelo de regressão linear múltipla da população Y1= β1 + β2X2i + β3X3i + β4X4i + εi (i = 1, 2, 3 . . . , n) envolvendo a variável dependente Y e 3 variáveis explicativas X2 , X3 , e X4 , sendo

A) λ1 + λ2X2 + λ3X3 + λ4X4 = 0 com λ1, λ2, λ3 e λ4 constantes, em que nem todas as constantes são simultaneamente iguais a zero. | B) o erro εi referente à observação i (i > 1) depende de εi - 1. | C) a média de cada εi é uma constante não nula. | D) a variância de cada εi é diretamente proporcional a i. | E) a distribuição de cada εi não é normal.

Seja o modelo de regressão linear múltipla da popu...

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Ano: 2010Banca: FCCOrganização: TRT - 8ª Região (PA e AP)Disciplina: Matemática: Fundamentos e AplicaçõesTemas: Equações Lineares, Espaços Vetoriais e Transformações Lineares | Álgebra Linear

Seja o modelo de regressão linear múltipla da população Y₁= β₁ + β₂X_2i + β₃X_3i + β₄X_4i + εi (i = 1, 2, 3 . . . , n) envolvendo a variável dependente Y e 3 variáveis explicativas X₂ , X₃ , e X₄ , sendo β₁ o intercepto, β₂, β₃ e β₄ os coeficientes de inclinação, εi o termo de perturbação estocástico, i a i-ésima observação e n o número de observações. Ocorre a presença de multicolinearidade no modelo se

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Seja o modelo de regressão linear múltipla da população Y1= β1 + β2...

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