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: A) os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros tornam-se menos eficientes, por aumento das variâncias; B) algumas das variáveis perdem por completo a sua capacidade de explicar o comportamento da variável dependente; C) o resultado da inferência estatística sobre o modelo torna-se menos confiável, por viés da estatística F-Snedecor; D) é necessário usar a estatística t-Student para testar as variáveis e retirar do modelo aquelas menos significativas; E) os resultados da inferência do modelo como um todo e sobre os parâmetros, individualmente, podem ser inconsistentes.

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

Questões Probabilidade e Estatística Regressão

A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimaçã...

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1Q543764 | Probabilidade e Estatística, Regressão, Analista Judiciário, Tribunal de Justiça nbsp AL, FGV, 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:

✂️ a) os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros tornam-se menos eficientes, por aumento das variâncias;
✂️ b) algumas das variáveis perdem por completo a sua capacidade de explicar o comportamento da variável dependente;
✂️ c) o resultado da inferência estatística sobre o modelo torna-se menos confiável, por viés da estatística F-Snedecor;
✂️ d) é necessário usar a estatística t-Student para testar as variáveis e retirar do modelo aquelas menos significativas;
✂️ e) os resultados da inferência do modelo como um todo e sobre os parâmetros, individualmente, podem ser inconsistentes.