Afirmativa
\sum_{i=1}^{N}(y_i-b_1x_{i1}-b_2x_{i2})>b_0.
Item cancelado
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Estatística · ANPEC 2024
Questão 5, item 3
Modelo clássico de regressão linear e hipóteses
Enunciado da questão
Considere o modelo de regressão linear: y_i=\beta_0+\beta_1x_{i1}+\beta_2x_{i2}+u_i. Defina b_0, b_1 e b_2 como os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para \beta_0, \beta_1 e \beta_2, respectivamente. Supondo que a equação acima tenha sido estimada pelo método de MQO usando uma amostra com n observações, julgue as afirmativas abaixo como verdadeiras ou falsas:
Os outros itens desta questão
Resolver a questão inteira-
Item 0:
\sum_{i=1}^{N}(y_i-b_0-b_1x_{i1}-b_2x_{i2})\neq 0.
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Item 1:
Seja z_i=a_0+a_1x_{i1}+a_2x_{i2}, onde a_0, a_1 e a_2 são constantes. Portanto, podemos afirmar que \sum_{i=1}^{N}z_i(y_i-b_0-b_1x_{i1}-b_2x_{i2})=0.
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Item 2:
Suponha que \sum_{i=1}^{N}x_{i2}>\sum_{i=1}^{N}x_{i1}. Então, é possível afirmar que \sum_{i=1}^{N}x_{i2}(y_i-b_0-b_1x_{i1}-b_2x_{i2})>\sum_{i=1}^{N}x_{i1}(y_i-b_0-b_1x_{i1}-b_2x_{i2}).
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Item 4:
Se x_{i2}=5+4x_{i1}, então a hipótese de homocedasticidade fica comprometida.
O item foi cancelado. A afirmação, como escrita, não permite um julgamento seguro como verdadeira ou falsa. Há dois problemas centrais. …
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