O Método de Mínimos Quadrados (MQ), o Método dos Momentos (MM) e o de Máxima Ver...

Questão de Probabilidade e Estatística da banca FGV aplicada no concurso Tribunal de Justiça nbsp AL (2018). Confira a resolução completa abaixo:

Q543897•
Probabilidade e Estatística•
Regressão•
FGV•
Tribunal de Justiça nbsp AL•
Analista Judiciário•
2018

O Método de Mínimos Quadrados (MQ), o Método dos Momentos (MM) e o de Máxima Verossimilhança (MV) estão entre os mais usados para estimação pontual de parâmetros.

Sobre esses, é correto afirmar que:

os estimadores de MM são específicos para a estimação dos momentos centrais da distribuição;

o Método de MV não se aplica para pequenas amostras, mesmo quando a distribuição da população é conhecida;

o Método de MQ, quando utilizado para o momento central de segunda ordem, produz um estimador não tendencioso;

os estimadores de MV, quando aplicados a distribuições da família exponencial, gozam de propriedades assintóticas;

o Método dos Momentos conduz, invariavelmente, a estimadores não tendenciosos dos parâmetros populacionais.

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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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Q543764•
Probabilidade e Estatística•
Regressão•
FGV•
Tribunal de Justiça nbsp AL•
Analista Judiciário•
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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