Question

1)
Considere os textos a seguir:

Um estimador é _____________________ se sua distribuição amostral tende a se concentrar no verdadeiro valor do parâmetro quando a amostra cresce.

Um estimador é _____________________ se sua distribuição amostral é igual a média dos parâmetros estimados.

Um estimador eficiente tem _____________________ isto quer dizer que ele tem menor dispersão em torno da média, ou seja, ele tem menor desvio padrão.

Assinale a alternativa que completa corretamente as lacunas acima:

Alternativas:

a)
viesado; eficiente; baixo desvio padrão.

b)
consistente; não-tendencioso; variância mínima.

c)
confiável; robusto; variabilidade.

d)
eficiente; tendencioso; média mínima.

e)
não tendencioso; confiável; variância mínima.

2)
A primeira equação de um modelo é aquela definida a priori pela teoria econômica que nos dá equação matemática e que depois de incorporado o termo erro nos fornece a equação econométrica. Desta forma a equação econométrica do modelo linear simples, o qual só tem uma variável independente (explicativa) é dada por:



Como esta equação se refere a população (isto é todo universo de dados sobre as variáveis do modelo) implicando na impossibilidade de cálculo, temos que trabalhar com valores amostrais.

Desta forma a equação a ser estimada é descrita CORRETAMENTE como:

Alternativas:

a)


b)


c)


d)


e)


3)
Imagine que uma pesquisa sobre venda de um produto Q, fosse função do preço de venda (P) e do gasto com publicidade (S). Ao final da pesquisa após rodar a regressão surgiram os seguintes resultados;



Com base na equação, considere as afirmativas a seguir:

I) As vendas para o produto têm uma relação crescente com o preço, pois, à medida que o preço aumenta em 1 unidade a demanda aumenta em 0,31 unidades.

II) Existe uma relação positiva da venda do produto com a publicidade (P) e para cada gasto em publicidade as vendas do produto deverão elevar-se m 0,85 unidades.

III) O coeficiente de determinação informa que a duas variáveis independentes (P e S) contribuem para explica 83% das variações (positivas ou negativas) das vendas do produto Q.

Assinale a alternativa correta:

Alternativas:

a)
Somente a afirmativa I está correta.

b)
Somente a afirmativa II está correta.

c)
Somente a afirmativa III está correta.

d)
Somente as afirmativas I e II estão corretas.

e)
Somente as afirmativas II e III estão corretas.

4)
Observe a figura abaixo que apresenta o resultado de uma regressão no Excel, com nível de significância 95%.



Considere as afirmativas a seguir:

I) O valor do R², em torno de 0,97 sugere que as variáveis X1 e X2 explicam cerca de 97% da variação de Y. Como R² pode ser no máximo igual a 1, a linha de regressão ajusta-se muito bem aos dados.

II) O valor de p da obtenção de um valor F igual a 62,75 é próximo de zero, levando a rejeição da hipótese de que X1 e X2, em conjunto, não exercem efeito sob a varável Y.

III) O modelo estimado da regressão, pode ser dado como: = 1 + 2X1 + 3X2

Assinale a alternativa correta:

Alternativas:

a)
Somente a afirmativa I está correta.

b)
Somente a afirmativa II está correta.

c)
Somente a afirmativa III está correta.

d)
Somente as afirmativas I e II estão corretas.

e)
Todas as afirmativas estão corretas.

5)
A regressão consiste em, com base numa série de dados de duas ou mais variáveis, encontrar

uma equação que represente a relação entre elas. Uma vez encontrada essa equação, é possível então utilizá-la para fazer previsões a respeito dos valores de uma das variáveis. Por isso, muitas vezes, a análise de regressão é o dispositivo usado para iniciar quase todas as pesquisas empíricas.

O modelo mais conhecido para fazer análise de regressão é o:

Alternativas:

a)
Método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)

b)
Método dos Quadrados (MQ)

c)
Método dos Mínimos Quadrados Gerais (MQG)

d)
Método dos Máximos Quadrados Ordinários (MQO)

e)
Método Quadrático Operacional (MQO)

Answer 1

Resposta:

1. letra e da primeira questão