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Assumindo os problemas causados pela violação dos pressupostos clássicos de regressão linear, assinale a alternativa CORRETA.
Sendo ui o termo de erro estocástico, em que E(ui2) = σi2 = Xi2 σ2, o problema associado a heterocedasticia pode ser corrigido transformando o modelo de regressão original, de forma tal que as variáveis associadas a ele sejam divididas por Xi2.
Caso E(ui2) = σi2, então os quadrados dos desvios devem ser ponderados pela variância, de forma diretamente proporcional para correção dos problemas associados à heterocedasticia.
Quando um pesquisador recomenda o uso do Teste de Durbin-Watson, o mesmo está se referindo ao teste associado à presença de autocorrelação em um modelo, em que o teste é indicado quando a variável Yt surge defasada no tempo como variável independente.
Uma vez assumindo o pressuposto de autocorrelação no modelo de regressão, é possível afirmar que os estimadores de mínimos quadrados ordinários serão não tendenciosos, porém não serão eficientes.
Ao se omitir uma variável relevante de um modelo de regressão, poderá surgir o problema de autocorrelação dos erros.