O Método de Mínimos Quadrados Generalizado é...

Questão de Probabilidade e Estatística da banca FCC aplicada no concurso MPE PE (2006). Confira a resolução completa abaixo:

Q541899•
Probabilidade e Estatística•
Regressão•
FCC•
MPE PE•
Analista Ministerial

O Método de Mínimos Quadrados Generalizado é

um procedimento adequado para estimar os parâmetros de um modelo de regressão linear na presença de heterocedasticidade.

um caso particular do Método de Mínimos Quadrados Ponderados.

utilizado para estudar um Sistema de Equações Simultâneas.

um procedimento adequado para estimar os parâmetros de um modelo de regressão linear quando as variáveis explicativas não são linearmente independentes.

um procedimento de estimação que deve ser usado quando todas as hipóteses do modelo de regressão linear não são válidas.

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Qual é, aproximadamente, o número esperado de lances livres convertidos para um time que faz dois mil arremessos de lance livre?

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Um diagrama de correlação ou de dispersão fornece uma representação da relação entre duas variáveis, verificando a maior ou menor (ou não se verificando) dependência de uma variável para outra. Pelos pontos obtidos de cada uma dessas variáveis, no diagrama de dispersão, é possível traçar o seguinte modelo matemático:

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Probabilidade e Estatística•
Regressão•
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2018

A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimação de Modelos de Regressão Múltipla. Em casos mais severos, a multicolinearidade chega a impossibilitar a obtenção de estimativa, mas mesmo quando tal não se dá, outros problemas podem advir.

Como exemplo, seria possível dizer que:

os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros tornam-se menos eficientes, por aumento das variâncias;

algumas das variáveis perdem por completo a sua capacidade de explicar o comportamento da variável dependente;

o resultado da inferência estatística sobre o modelo torna-se menos confiável, por viés da estatística F-Snedecor;

é necessário usar a estatística t-Student para testar as variáveis e retirar do modelo aquelas menos significativas;

os resultados da inferência do modelo como um todo e sobre os parâmetros, individualmente, podem ser inconsistentes.

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