Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-s...

Q: Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-se pela utilização do modelo de regressão linear múltipla Yi = α + β1 X1i + β2 X2i+ … + βk Xki+ ui, i = 1, 2, …, n. Tem-se que: I. Y é a variável depen

A) a variância do termo erro não é constante para todos os valores da variável dependente. | B) no modelo houve a omissão de variáveis explicativas relevantes. | C) no modelo houve inclusão de variáveis explicativas irrelevantes. | D) o termo erro em um determinado período é positivamente correlacionado com o termo erro no período anterior. | E) duas ou mais variáveis explicativas são altamente correlacionadas.

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Ano: 2019Banca: VUNESPOrganização: Prefeitura de Campinas - SPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Medidas de Dispersão

Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-se pela utilização do modelo de regressão linear múltipla Y_i = α + β₁ X_1i + β₂ X_2i+ … + β_k X_ki+ u_i, i = 1, 2, …, n.

Tem-se que:

I. Y é a variável dependente,

II. X₁ , X₂, …, Xk são as variáveis explicativas,

III. α, β₁ , β₂ , …, β_K são os parâmetros desconhecidos do modelo com as respectivas estimativas obtidas pelo método dos mínimos quadrados,

IV. u é o erro aleatório,

V. i corresponde a i-ésima observação, n é o número de observações e k o número de variáveis explicativas.

Se foi detectado neste modelo um problema de multicolinearidade, então

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Ano: 2019Banca: VUNESPOrganização: Prefeitura de Campinas - SPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Medidas de Dispersão

Para um estudo com o objetivo de previsão, optou-se pela utilização do modelo de regressão linear múltipla Y_i = α + β₁ X_1i + β₂ X_2i+ … + β_k X_ki+ u_i, i = 1, 2, …, n.

Tem-se que:

I. Y é a variável dependente,

II. X₁ , X₂, …, Xk são as variáveis explicativas,

III. α, β₁ , β₂ , …, β_K são os parâmetros desconhecidos do modelo com as respectivas estimativas obtidas pelo método dos mínimos quadrados,

IV. u é o erro aleatório,

V. i corresponde a i-ésima observação, n é o número de observações e k o número de variáveis explicativas.

Se foi detectado neste modelo um problema de multicolinearidade, então

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