Modelo Básico De Regressão Linear

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A
B
C
D
E
1 Marcar para revisão
O primeiro passo para um desenho de pesquisa utilizando a abordagem
reduzida (ou abordagem de forma reduzida) é:
Coleta de dados
Estimação dos parâmetros
Formulação do modelo econométrico
Formulação da pergunta.
Determinação da variável de interesse dentro do modelo econômico
que irá guiar a análise.
Resposta correta
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Gabarito Comentado
Na abordagem de pesquisa reduzida, o primeiro passo é a formulação da
pergunta Isso significa que antes de coletar dados estimar parâmetros ou
A
B
C
D
E
pergunta. Isso significa que, antes de coletar dados, estimar parâmetros ou
formular um modelo econométrico, é necessário definir claramente a
questão que a pesquisa pretende responder. Essa pergunta guiará todas as
etapas subsequentes da pesquisa, incluindo a escolha do modelo, a coleta
de dados e a análise dos resultados. Portanto, a alternativa correta é: "
Formulação da pergunta".
2 Marcar para revisão
Assinale a principal e mais comum preocupação de modelos de forma
reduzida: 


∑n
i=1 xiŷi = 0


∑n
i=1 xix̂i = 0


∑n
i=1 yiûi = 0


∑n
i=1 xiûi = 0


∑n
i=1 xiûi ≠ 0
Resposta correta
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Gabarito Comentado
A principal e mais comum preocupação de modelos de forma reduzida é
que a soma dos coeficientes de regressão seja igual a zero. Isso é
necessário para garantir que o modelo seja linearmente independente.
A
B
C
D
E
3 Marcar para revisão
Assinale a definição correta sobre métricas para a qualidade da regressão
linear:
R2 =   − 1.
SQR
SQT
R2 =   + 1.
SQT
SQE
R2 = 1 − .
SQR
SQE
1 − R2 = .
SQR
SQT
O  é particularmente útil para medir o nível de causalidade de nossa
variável explicativa  .
R2
R2
Resposta correta
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Gabarito Comentado
A definição correta sobre métricas para a qualidade da regressão linear é:
A métrica é uma medida de ajuste do modelo de regressão linear. Ela
indica a proporção da variância da variável dependente que é explicada
pela variável independente. O valor de   varia de 0 a 1, sendo que quanto
mais próximo de 1, melhor o ajuste do modelo. A métrica  é calculada
como a razão entre a variância explicada e a variância total. A variância
explicada é a variância da variável dependente que é explicada pela
variável independente. A variância total é a variância total da variável
dependente. A métrica é uma medida útil para avaliar a qualidade do
modelo de regressão linear. Ela pode ser usada para comparar diferentes
modelos de regressão linear e para selecionar o modelo que melhor se
ajusta aos dados.
1 − R2 = .
SQR
SQT
R2
R2
R2
R2
A
B
C
D
E
4 Marcar para revisão


Sobre o estimador de MQO para a inclinação da reta da regressão linear,
dado por  , assinale a alternativa correta:β̂1


β̂1 =
∑n
i=1
(xi−¯̄x̄)(yi−¯̄̄y)
∑n
i=1
(xi−¯̄x̄)2


β̂1 =
∑n
i=1
(xi−¯̄x̄)(yi−¯̄̄y)
∑n
i=1
(yi−¯̄̄y)2


β̂1 =
∑n
i=1
(xi−x̂)(yi−ŷ)
∑n
i=1
(xi−x̂1)
2


β̂1 =
∑n
i=1
(xi−¯̄x̄)(yi−¯̄̄y)
∑n
i=1 (xi−¯̄x̄)3
β̂1 =
Covariancia amostral(x1,yi)
V ariância amostral(yi)
Resposta correta
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Gabarito Comentado
O estimador de MQO para a inclinação da reta da regressão linear é dado
por  . Este estimador é o que minimiza a soma dos
quadrados dos resíduos, ou seja, a soma dos quadrados das diferenças
entre os valores observados e os valores previstos pela reta de regressão.
β̂1 =
∑n
i=1
(xi−¯̄x̄)(yi−¯̄̄y)
∑n
i=1 (xi−¯̄x̄)2