Question

Quando a distribuição dos erros da regressão segue uma distribuição normal, os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinário – MQO dos coeficientes de regressão parcial são os melhores estimadores linear não viesados (MELNV). Nesse sentido, os testes de hipóteses: testes F e teste–t de Student são válidos. O Teste-t para a regressão linear múltipla é um teste que apresenta a significância individual do modelo de regressão.

AFONSO, J. F. Introdução à Econometria. Maringá: Unicesumar, 2017.


Sobre o teste-t de Student e sua interpretação, assinale a alternativa correta:
Alternativas
Alternativa 1:
Se -t z/2 < tcalculado < t z/2, aceita-se Ho com um nível de significância de z%, que pode ser 1%, 5% ou 10%, e a variável dependente (Y) influencia a variável independente (X).

Alternativa 2:
Se - t z/2 > tcalculado e tcalculado > t z/2, rejeita-se Ho com um nível de significância de z%, que pode ser 1%, 5% ou 10%, e a variável independente (x) influencia a variável dependente (Y).

Alternativa 3:
Mesmo que o erro da regressão não siga uma distribuição normal, os testes-t podem ser aplicados, pois os valores padronizados dos parâmetros Bs seguem essa distribuição de probabilidade.

Alternativa 4:
Se a probabilidade de Ho for verdadeiro apresenta um p-valor menor que o nível de significância de z% , então aceita-se Ho com um nível de significância de z%, que pode ser 1%, 5% ou 10%, e o teste é significativo.

Alternativa 5:
A Regra de Rejeição do Teste t pelo critério do p-valor é que se a probabilidade de Ho for verdadeiro apresenta um p-valor maior que nível de significância de z%, então rejeita-se Ho com um nível de significância de z%, que pode ser 1%, 5% ou 10%, e o teste é significativo.

Answer 1

Resposta:

Alternativa 2:

Se - t z/2 > tcalculado e tcalculado > t z/2, rejeita-se Ho com um nível de significância de z%, que pode ser 1%, 5% ou 10%, e a variável independente (x) influencia a variável dependente (Y).

Explicação:

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