Um modelo probabilístico de primeira ordem, ou seja, de regressão linear pode ser representado da seguinte forma: y = eta₀ + eta₁x + ε . Com base nessa equação, avalie as afirmativas a seguir:I. Neste modelo, pode-se sempre assumir que ε , o componente de erro aleatório, seja um ruído branco.II. Uma vez que o valor esperado do erro, E(ε) , nem sempre será igual a zero, não é correto afirmar que o valor esperado de y, E(y) , será igual ao seu componente determinístico, eta₀ + eta₁x .III. Os símbolos gregos eta₀ e eta₁ são parâmetros populacionais que somente serão conhecidos se tiver acesso às medidas de toda a população de (x, y).Assinale:

Um modelo probabilístico de primeira ordem, ou ...

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Ano: 2012Banca: FGVOrganização: Senado FederalDisciplina: EstatísticaTemas: Regressão Linear Simples

Um modelo probabilístico de primeira ordem, ou seja, de regressão linear pode ser representado da seguinte forma: \(y = eta_{0} + eta_{1}x + \epsilon\). Com base nessa equação, avalie as afirmativas a seguir:

I. Neste modelo, pode-se sempre assumir que \(\epsilon\), o componente de erro aleatório, seja um ruído branco.

II. Uma vez que o valor esperado do erro, \(E(\epsilon)\), nem sempre será igual a zero, não é correto afirmar que o valor esperado de y, \(E(y)\), será igual ao seu componente determinístico, \(eta_{0} + eta_{1}x\).

III. Os símbolos gregos \(eta_{0}\) e \(eta_{1}\) são parâmetros populacionais que somente serão conhecidos se tiver acesso às medidas de toda a população de (x, y).

Assinale:

se apenas as afirmativas I e II forem verdadeiras.

se apenas as afirmativas I e III forem verdadeiras.

se apenas as afirmativas II e III forem verdadeiras.

se todas as afirmativas forem verdadeiras.

se nenhuma afirmativa for verdadeira.

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