Em modelos de regressão linear existem três métodos de estimação mais frequentem...

Questão de Probabilidade e Estatística da banca FGV aplicada no concurso Ministério Público Estadual BA (2017). Confira a resolução completa abaixo:

Q543912•
Probabilidade e Estatística•
Regressão•
FGV•
Ministério Público Estadual BA•
Analista Técnico

Em modelos de regressão linear existem três métodos de estimação mais frequentemente empregados. São eles o de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), o do Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e o de Máxima Verossimilhança (MV).

Sobre esses métodos, supondo válidos os pressupostos básicos do modelo, é correto afirmar que:

todos geram os mesmos estimadores para os parâmetros da equação do modelo;

os estimadores de MQO estão baseados nas propriedades dos próprios estimadores;

os estimadores de MV são todos não tendenciosos;

os estimadores obtidos pelo BLUE são mais eficientes do que os de MQO e de MV;

os estimadores de MV não dependem da distribuição de probabilidades dos erros.

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A análise de regressão de lances livres convertidos de 29 times da NBA, durante a temporada de 2010-2011, revelou uma reta de regressão ajustada Y = 55,20 + 0,73X com R² = 0,87 e S (desvio padrão da amostra) = 53,20. O total de lances livres convertidos depende exclusivamente dos lances livres arremessados. O intervalo de variação observado de lances arremessados foi de 1.502 (New York Knicks) a 2.382 lances (Golden State Warriors).

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

Q543204•
Probabilidade e Estatística•
Regressão•
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Tecnologista Pleno I

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:

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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