Questão de Estatística — Inferência estatística — FGV 2017
EstatísticaInferência estatística
- Código
- fg028026
- Banca
- FGV
- Órgão
- MPE-BA
- Ano
- 2017
- Nível
- Superior
- Cargo
- Analista Técnico - 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:
- Aquanto mais intensa for a micronumerosidade, mais precisos serão os estimadores de MQO;
- Bo número de parâmetros de um modelo deve ser sempre superior ao tamanho da amostra disponível para a estimação;
- Cquanto maior o número de parâmetros em uma regressão, menor será a variância estimada dos erros;
- Dse duas variáveis estão provocando a micronumerosidade, ambas devem ser excluídas da equação de regressão;
- Ea micronumerosidade pode não ser um problema sério caso a regressão seja usada para projeções e não para estimações.