Para se fazer corretamente inferências estatísticas sobre o modelo de regressão linear ordinário Y i = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + ... + β p X pi + ε i , i = 1, 2, ..., n, onde n é o tamanho da amostra, é necessário que I. os erros ε i , i = 1, 2, ..., n, sejam variáveis aleatórias com distribuição gaussiana de média zero e variância σ 2 . II. os erros ε i , i = 1, 2, ..., n, sejam independentes entre si. III. as variáveis explicativas (X 1 , X 2 , ..., X p ) tenham distribuição gaussiana com médias μ 1 , μ 2 , ... , μ p , respectivamente, e variância constante. IV. os erros ε i , i = 1, 2, ..., n, e as variáveis explicativas (X 1 , X 2 , ... , X p ) não sejam correlacionados entre si. Assinale

se apenas as afirmativas I, III e IV estiverem corretas.

se apenas as afirmativas I e II estiverem corretas.

se apenas as afirmativas I, II e III estiverem corretas.

se apenas as afirmativas III e IV estiverem corretas.

Questão 1376016

Estatística · 2012

Questão

ID 1376016

Disciplina: Estatística

Assunto: Aspectos Teóricos

Ano: 2012 Banca: CONSULPLAN - Consultoria e Planejamento em Administração Pública LTDA Órgão: Tribunal Superior Eleitoral

Para se fazer corretamente inferências estatísticas sobre o modelo de regressão linear ordinário Y_i = β₀ + β₁X_1i + β₂X_2i + ... + β_pX_pi + ε_i, i = 1, 2, ..., n, onde n é o tamanho da amostra, é necessário que

I. os erros ε_i, i = 1, 2, ..., n, sejam variáveis aleatórias com distribuição gaussiana de média zero e variância σ².

II. os erros ε_i, i = 1, 2, ..., n, sejam independentes entre si.

III. as variáveis explicativas (X₁, X₂, ..., X_p) tenham distribuição gaussiana com médias μ₁, μ₂, ... , μ_p, respectivamente, e variância constante.

IV. os erros ε_i, i = 1, 2, ..., n, e as variáveis explicativas (X₁, X₂, ... , X_p) não sejam correlacionados entre si.

Assinale

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Questão 1376016

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