Questões de Concurso sobre Propriedades Assintóticas

O modelo de regressão linear simples é recomendado quando se observa uma associação linear entre as variáveis aleatórias analisadas. Esse modelo pode ser utilizado para o estudo da associação entre diversas variáveis simultaneamente.

Sobre as hipóteses do modelo de regressão linear simples, especifi cado por y_t = b₁ + b₂x_t + e_t , é verdadeiro afi rmar que:

Dado um conjunto de pontos (x₁ , y₁), (x₂ , y₂),...,(x_n , y_n), observações de duas variáveis aleatórias contínuas X e Y, a regressão linear de Y em X é obtida ajustando-se uma reta y* = a* + b*x ao conjunto de pontos. Se y*_i é o valor obtido na reta ajustada correspondente à observação x_i, i = 1, 2,..,n, a reta de regressão será aquela tal que os coeficientes a* e b* são calculados de modo a:

A regressão linear múltipla é recomendada nos casos em que a associação entre as variáveis dependentes é do tipo linear.

A hipótese H₀ : α = 0 é rejeitada ao nível de significância igual a 5%.

O método dos mínimos quadrados para se obter a melhor reta ajustada, em um conjunto {Y_i} de resultados, aproximadamente lineares, minimiza a soma dos quadrados das distâncias de Y_i à reta ajustada.

A Cia. X presta serviço de manutenção preventiva nos computadores que vende. Em 18 chamadas para realização de serviços de manutenção foram observados os pares (x_i , y_i) onde x_i representa o número de máquinas examinadas na chamada e y_i o tempo gasto, em horas, na visita de inspeção. A tais observações ajusta-se o modelo linear x_i, com o uso de mínimos quadrados ordinários, sob a hipótese de erros com média zero, homoscedásticos, não correlacionados e com os x_i fixos (determinísticos). Foram obtidas as seguintes estatísticas para o ajuste: . As constantes a e b são as estimativas de mínimos quadrados de, respectivamente. Assinale a opção correspondente à estimativa não-viezada da variância residual.

Um técnico de uma empresa está interessado em desenvolver um modelo de regressão linear simples com o objetivo de prever o volume de vendas Y, medido em R$ 10.000,00, em função dos gastos com propaganda X, medidos em R$ 10.000,00. Neste contexto ajusta o modelo estatístico

aos dados da tabela abaixo. Os valores da tabela resultam de uma amostra de 10 meses escolhidos ao acaso.

A equação ajustada é dada por

46,5 + 52,6 X

(4,7) (5,1)

A evolução de uma série mensal de receitas, após a remoção da tendência e de efeitos sazonais, define um processo fracamente estacionário que obedece à lei de formação de um processo auto-regressivo de médias móveis ARMA(p,q). O natural p é a ordem da parte auto-regressiva e o natural q a ordem do processo de médias móveis. Sabe-se que a função de autocorrelação da série tem queda exponencial e que a função de autocorrelação parcial não se anula na defasagem ("lag") de ordem 2, mas se anula a partir da defasagem ("lag") de ordem 3, inclusive.