Os principais métodos para a estimação de parâm...

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Ano: 2016Banca: FGVOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística

Os principais métodos para a estimação de parâmetros em modelos de regressão linear são os de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV).

Sobre esses métodos, é correto afirmar que:

o MQO consiste, em síntese, em fazer com que os valores da amostra atendam a alguns dos pressupostos no modelo;

os estimadores BLUE mantêm suas propriedades mesmo que a matriz de variância covariância não seja diagonal;

o MV tem a vantagem de prover inclusive um estimador não tendencioso para a variância dos termos de erro do modelo;

uma das principais vantagens do estimador BLUE é que, por construção, seus estimadores têm propriedades assintóticas;

o MV é o mais exigente dentre os mencionados, pois requer que se conheça a distribuição dos erros e o valor de seus parâmetros.

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Sobre esses métodos, é correto afirmar que:

o MQO consiste, em síntese, em fazer com que os valores da amostra atendam a alguns dos pressupostos no modelo;

os estimadores BLUE mantêm suas propriedades mesmo que a matriz de variância covariância não seja diagonal;

o MV tem a vantagem de prover inclusive um estimador não tendencioso para a variância dos termos de erro do modelo;

uma das principais vantagens do estimador BLUE é que, por construção, seus estimadores têm propriedades assintóticas;

o MV é o mais exigente dentre os mencionados, pois requer que se conheça a distribuição dos erros e o valor de seus parâmetros.

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