Questão 06 — Estatística · ANPEC 2026
Enunciado da questão
Considere a regressão múltipla Y_i=\beta_0+\beta_1X_{1i}+\beta_2X_{2i}+u_i. Suponha que X_{1i} e X_{2i} são variáveis contínuas e correlacionadas. Sobre os efeitos da omissão de X_2 na estimação por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), avalie como verdadeiras ou falsas as seguintes assertivas:
Item 0
A omissão de X_2 causa viés no estimador para \beta_1 se X_2 for correlacionado com X_1 e afeta Y.
Item 1
O viés no estimador para \beta_1 depende apenas da independência linear de X_1 em relação a X_2.
Item 2
Se \beta_2=0, então a omissão de X_2 não gera viés no estimador de \beta_1, mesmo que X_1 e X_2 sejam correlacionados.
Item 3
A presença de multicolinearidade perfeita entre X_1 e X_2 inviabiliza a estimação por MQO.
Item 4
A variância do estimador de \beta_1 tende a aumentar com a correlação entre X_1 e X_2.