Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos compl...

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Q847450

Ano: 2017 Banca: FGV Órgão: MPE-BA Prova: FGV - 2017 - MPE-BA - Analista Técnico - Estatística |

Q847450 Estatística

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados para que os parâmetros possam ser estimados de forma satisfatória. Um deles trata da micronumerosidade e outro do tamanho da amostra.

Sobre essas duas adições, é correto afirmar que:

quanto mais intensa for a micronumerosidade, mais precisos serão os estimadores de MQO;

o número de parâmetros de um modelo deve ser sempre superior ao tamanho da amostra disponível para a estimação;

quanto maior o número de parâmetros em uma regressão, menor será a variância estimada dos erros;

se duas variáveis estão provocando a micronumerosidade, ambas devem ser excluídas da equação de regressão;

a micronumerosidade pode não ser um problema sério caso a regressão seja usada para projeções e não para estimações.

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