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Tipo A — V/F
Estatística
Viés, variância e consistência dos estimadores de MQO
Teorema de Gauss-Markov e propriedades dos estimadores
Violação das hipóteses clássicas e testes de diagnóstico
Considere as suposições do Modelo Linear Clássico de Regressão. Julgue as afirmativas abaixo:
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Não classificada
A suposição de exogeneidade dos regressores garante que os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários serão não viesados.
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As suposições de Gauss-Markov garantem que os estimadores de Mínimos Quadrados sejam os estimadores de menor variância dentre todos os possíveis estimadores não viesados.
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A colinearidade entre os regressores implica que os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários serão viesados.
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A colinearidade entre os regressores implica sempre em aumento na variância dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários.
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A suposição de homocedasticidade dos erros garante que os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários sejam não viesados e consistentes.
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Tipo A — V/F
Estatística
Viés, variância e consistência dos estimadores de MQO
Violação das hipóteses clássicas e testes de diagnóstico
Teorema de Gauss-Markov e propriedades dos estimadores
Considere as seguintes afirmativas sobre os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários em um modelo de regressão múltipla:
0 /5 itens V/F respondidos
0 acertos
0 erros
Não classificada
A presença de colinearidade imperfeita entre as variáveis explicativas gera estimadores viesados;
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Se a hipótese de homocedasticidade for violada, os estimadores de MQO serão viesados;
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Assuma que todas as suposições de Gauss Markov foram satisfeitas, então os estimadores de MQO serão os melhores estimadores na classe dos lineares;
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Se o valor esperado dos erros estimados do modelo for diferente de zero, então os estimadores de todos os parâmetros, inclusive o intercepto, não serão viesados;
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As estimativas de modelos cross-section com a presença de correlação serial geram estimadores viesados.
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