Em um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, queEm um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, que A) a distribuição de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é normal. B) a variância de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é constante. C) a média de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é igual a zero. D) o erro referente a uma observação qualquer, correspondente ao modelo, é influenciado pelo erro referente a uma outra observação. E) uma variável explicativa do modelo é combinação linear das demais.

B) a variância de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é constante.

Em um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o mét...

Responda: Em um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da a...

1Q141832 | Probabilidade e Estatística, Analista Judiciário Estatística, TRT 9a REGIÃO, FCC

Em um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, queEm um modelo de regressão linear múltipla com heteroscedasticidade, aplicou-se o método dos mínimos quadrados generalizados. É correto afirmar, com relação ao modelo original, isto é, antes da aplicação deste método, que

✂️ a) a distribuição de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é normal.
✂️ b) a variância de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é constante.
✂️ c) a média de cada erro aleatório correspondente ao modelo não é igual a zero.
✂️ d) o erro referente a uma observação qualquer, correspondente ao modelo, é influenciado pelo erro referente a uma outra observação.
✂️ e) uma variável explicativa do modelo é combinação linear das demais.