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: A) quanto mais intensa for a micronumerosidade, mais precisos serão os estimadores de MQO; B) o número de parâmetros de um modelo deve ser sempre superior ao tamanho da amostra disponível para a estimação; C) quanto maior o número de parâmetros em uma regressão, menor será a variância estimada dos erros; D) se duas variáveis estão provocando a micronumerosidade, ambas devem ser excluídas da equação de regressão; E) a micronumerosidade pode não ser um problema sério caso a regressão seja usada para projeções e não para estimações.

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

Questões Probabilidade e Estatística Regressão

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados ...

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1Q543777 | Probabilidade e Estatística, Regressão, Analista Técnico, Ministério Público Estadual BA, FGV, 2017

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:

✂️ a) quanto mais intensa for a micronumerosidade, mais precisos serão os estimadores de MQO;
✂️ b) o número de parâmetros de um modelo deve ser sempre superior ao tamanho da amostra disponível para a estimação;
✂️ c) quanto maior o número de parâmetros em uma regressão, menor será a variância estimada dos erros;
✂️ d) se duas variáveis estão provocando a micronumerosidade, ambas devem ser excluídas da equação de regressão;
✂️ e) a micronumerosidade pode não ser um problema sério caso a regressão seja usada para projeções e não para estimações.