QUESTIONARIO UNIDADE I ECONOMETRIA

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ana.silva1085 @aluno.unip.br 1
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Usuário ana.silva1085 @aluno.unip.br
Curso ECONOMETRIA
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE I
Iniciado 05/04/23 14:04
Enviado 05/04/23 14:12
Status Completada
Resultado da tentativa 2,7 em 3 pontos  
Tempo decorrido 8 minutos
Resultados exibidos Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
Analisar o comportamento das taxas de desemprego entre os estados brasileiros, em abril de 2017, é um exemplo de estudo de:
Dados transversais (cross-section).
Série temporal.
Dados em painel.
Dados transversais (cross-section).
Experimento.
Experimento controlado.
Resposta: C
Comentário: dados de corte transversal (cross-section) são dados de variáveis coletadas num mesmo instante de tempo
(num único momento). Estudos transversais são apropriados para descrever as características das populações no que diz
respeito a determinadas variáveis e os seus padrões de distribuição; podem, também, ser utilizados para descrever as
associações entre as variáveis. Por exemplo: o peso de indivíduos selecionados aleatoriamente e num determinado
instante de tempo, ou o PIB dos países emergentes no primeiro trimestre de 2017. Poderíamos observar o consumo e a
renda de diversas famílias num mesmo mês ou poderíamos observar o consumo agregado e a renda agregada de
diversos países num mesmo ano.
Pergunta 2
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
Na forma ajustada do modelo de regressão ,  são, respectivamente, os estimadores de mínimos quadrados ordinários
de α e β. Pode-se a"rmar que:
I. Quanto maior for a variação da variável explicativa, maior será a precisão com que o coe"ciente angular pode ser estimado;
II. A variância da variável regressora  pode ser nula;
III. O estimador  pode ser escrito como  
É correto apenas o que se conclui em:
I e III.
I.
III.
I e II.
I e III.
II e III.
Resposta: D
Comentário:
0,3 em 0,3 pontos
0,3 em 0,3 pontos
05/04/2023 14:15
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resposta:  
Os parâmetros α e β não são variáveis aleatórias – são constantes desconhecidas. Entretanto,  são consideradas
variáveis aleatórias, pois dependem da amostra considerada (em várias amostras populacionais poderemos ter diferentes
valores para as estimativas dos parâmetros). Saber como esses estimadores se comportam (são ou não viesados) é
importante, bem como saber as suas variâncias:
 
OBSERVAÇÃO: a variância de  diminui conforme aumenta a variância de X.
Pergunta 3
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
(ESAF/Auditor Fiscal da Previdência Social/2002)
Uma empresa presta serviços de manutenção de eletrodomésticos a domicílio. Para cada um dos 18 atendimentos, coletou o tempo
gasto em minutos (Y) com a manutenção e o número de máquinas servidas (X). Postula-se que o modelo linear:
 
 
Seja adequado, onde α e β são parâmetros desconhecidos e os  são componentes de erros não diretamente observáveis, não
correlacionados, com média nula e variância  desconhecida. As estimativas de mínimos quadrados dos parâmetros do modelo linear
são dadas por A estimativa do aumento esperado de tempo por máquina adicional servida por chamada é
de:
2 minutos.
2 minutos.
5 minutos.
6 minutos.
10 minutos.
12 minutos.
Resposta: A
Comentário:
ajustando a reta com os parâmetros estimados, temos: 
 
Se adicionarmos uma unidade em , temos o valor estimado em 
, portanto, um aumento esperado de 2 minutos (12-10 = 2 minutos).
Pergunta 4
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
(ESAF/Analista do Banco Central do Brasil/2002) Observações  de duas variáveis econômicas satisfazem o modelo linear 
, onde os  são constantes, α e β são parâmetros desconhecidos e os  são erros normais, não diretamente
observáveis, não correlacionados com a média nula e mesma variância . Deseja-se testar a hipótese  contra a alternativa 
. O método de mínimos quadrados aplicado em uma amostra de tamanho 18 produziu o modelo ajustado:
 
 
Sendo o desvio padrão do coe"ciente  estimado em 1, assinale a opção que dá o valor probabilístico (p-valor) do teste de hipótese 
 contra a hipótese . Use a tabela da função de distribuição da variável t de Student.
0,025.
0,095.
0,3 em 0,3 pontos
0,3 em 0,3 pontos
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b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
0,100.
0,025.
0,975.
0,050.
Resposta: C 
Comentário: aplicando a fórmula para o teste t Student, temos:
. Sabemos que ; portanto, como a estatística calculada
anteriormente possui  graus de liberdade, segue que este valor é 16. Consultando a tabela da distribuição t de
Student, lê-se que a probabilidade associada ao valor calculado é de 0,025. Esta probabilidade é o  do teste
unicaudal da questão.
Note que, na tabela, aparece 0,975. Para calcular o , faça 1 – 0,975 = 0,025.
Pergunta 5
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
(Senado Federal – Estatístico/2008) A "gura a seguir, representa o diagrama de dispersão de dez pontos   e a reta de regressão
ajustada pelo método de mínimos quadrados dada por . Quanto ao ponto de coordenadas X = 8 e Y= 8, pode-se
a"rmar que ele:
É um ponto in#uente nessa regressão.
É o ponto com maior desvio da reta de regressão.
É um ponto in#uente nessa regressão.
É um dado legítimo que indica a relação linear entre X e Y.
Indica que o modelo é, provavelmente, heterocedástico.
É uma observação incorreta que deve ser eliminada da análise.
 
Resposta: B
Comentário: o ponto quando x= 8 e Y = 8 é um outliers (bem distante daquilo que é observado no resto da amostra). O
item “a” está incorreto, porque existem outros pontos mais distantes da reta. O item “c” erra ao dizer que o ponto legitima
a relação entre X e Y, já que isso não é observado para a quase totalidade da amostra. O item “d” aponta para a
heterocedasticidade, mas não vemos uma maior dispersão dos dados com o aumento ou o decréscimo de X. Por "m, o
item “e”, diz que o dado deve ser eliminado, o que não é plausível.
Pergunta 6
(ANS – Estatístico/2007) Com base em uma amostra de 100 pares das observações  deseja-se ajustar o modelo
de regressão:
 
 
0,3 em 0,3 pontos
0,3 em 0,3 pontos
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Resposta Selecionada:
e. 
Respostas:
a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da resposta:
Para esta amostra, obteve-se:   e      
onde  são as médias amostrais de X e Y, respectivamente.
 
Sejam  o coe"ciente linear de Pearson entre X e Y, “b” a estimativa de mínimos quadrados de β e  o coe"ciente de
determinação do modelo. Então, se 
.
.
.
.
.
.
Resposta: E 
Comentário: sabe-se que em um modelo tal como: , 
 
Se b é o estimador de MQO de β, então:
a- 
 
Logo, 
 
Logo, 
 
Portanto,
.
b) 
Finalmente, 
Pergunta 7
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
(Fundação Carlos Chagas/Analista do Banco Central do Brasil - Área 4/2005) Uma empresa, com a "nalidade de determinar a relação
entre os gastos anuais em pesquisa e desenvolvimento (X), em milhares de reais, e o acréscimo anual nas vendas (Y), também em
milhares de reais, optou por utilizar o modelo linear simples , em que  é o acréscimo nas vendas no ano “i”,  é o
valor gasto em pesquisa e desenvolvimento no ano “i” e  o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão
linear simples (α
e β são parâmetros desconhecidos). Considerou para o estudo as seguintes informações referentes às observações nos últimos 10 anos
da empresa:
 
                         
              
 
Montando o quadro de análise de variância, tem-se que:
A variação residual apresenta um valor igual a 100.
A variação residual apresenta um valor igual a 100.
O valor da estatísticaF, necessária para o teste de existência da regressão, é igual a 9.
O valor do correspondente coe"ciente de determinação (R2) é igual a 90%.
A variação total apresenta um valor igual a 550.
A variação explicada, fonte de variação devido à regressão, apresenta um valor igual a 500.
0 em 0,3 pontos
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