Avaliação II - Individual

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GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:884443)
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Prova 70526265
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 6/4
Nota 6,00
Entre os testes estatísticos que permitem ao economista dar argumentação estatística sobre a 
robustez de seus modelos econométricos, encontra-se o teste de hipóteses, com base nas informações 
extraídas do GRETL para uma estimação da Receita Total (RT) de uma lanchonete explicada pela 
variação nos gastos com propaganda e política de preços. Com base em 52 observações e nível de 
significância de 5%, são feitas afirmativas a respeito de testes de significância em que se testa a hipótese 
nula igual a zero contra a hipótese alternativa diferente de zero para a variável explanatória 
"propaganda". Sobre o exposto, analise as afirmativas a seguir:
I- Pode-se afirmar que se procura testar se variações na receita total estão relacionadas a variações nos 
gastos com propaganda.
II- O t-calculado é igual a 17,88.
III- Comparando o t-calculado contra o t-tabela, conclui-se que os dados apoiam a conjectura de que a 
receita total está relacionada aos gastos em propaganda. 
Assinale a alternativa CORRETA:
A As afirmativas I, II e III estão corretas.
B Somente a afirmativa III está correta.
C Somente a afirmativa I está correta.
D Somente a afirmativa II está correta.
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Suponha que uma empresa necessite de insumos de diversas regiões do país, além de matérias-
primas importadas. Sob esta situação você precisa formular um modelo que explique o comportamento 
do preço de frete ao longo do tempo. Sobre o modelo de regressão múltiplo, assinale a alternativa 
CORRETA:
A Os erros têm distribuição qui-quadrada.
B Os erros são correlacionados.
C A média condicional do termo erro é sigma ao quadrado.
D O modelo é linear nos parâmetros.
A análise de regressão, por meio de uma variedade de testes estatísticos, procura confirmar se os 
resultados obtidos na estimação dos parâmetros são confiáveis. Dentre os vários testes estatísticos 
possíveis, têm-se o coeficiente de determinação e o coeficiente de determinação ajustado. Sobre esses 
dois testes, analise as afirmativas a seguir:
I- O coeficiente de determinação ajustado é um teste que mostra o poder que as variáveis explicativas 
têm de explicar a variável explicada, ou seja, indica o poder de explicação do modelo.
II- O coeficiente de determinação é um teste utilizado para comparar o poder de explicação entre dois 
modelos de regressão.
III- O coeficiente de determinação ajustado é "ajustado" pelo número de graus de liberdade.
Assinale a alternativa CORRETA:
A As afirmativas II e III estão corretas.
B As afirmativas I e II são corretas.
C Somente a afirmativa III está correta.
D Somente a afirmativa I está correta.
Uma importante medida dentre as informações estatísticas que uma regressão fornece se encontra o 
coeficiente de determinação. Sobre o coeficiente de determinação no modelo de regressão múltipla, com 
o auxílio da figura anexa para uma estimação da receita total de uma lanchonete, explicada pela variação 
nos gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 observações e nível de significância de 
5%, analise as sentenças a seguir:
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I- Enquanto no modelo de regressão linear simples o coeficiente de determinação mede o quanto 
variações na variável dependente é explicada pela única variável explicativa do modelo, na regressão 
múltipla o coeficiente de determinação trata do quanto variações na variável dependente são explicadas 
pelo conjunto de variáveis explicativas do modelo.
II- O coeficiente de determinação da regressão na figura diz que 86,7% da variação na receita total é 
explicada pela variação nos preços e nos gastos com propaganda.
III- O coeficiente de determinação da regressão na figura é dado por “rô”, e nos diz que 4,7% da variação 
na receita total é explicada pela variação nos preços e nos gastos com propaganda.
Assinale a alternativa CORRETA:
A As sentenças I e II são corretas.
B As sentenças II e III estão corretas.
C Somente a sentença III está correta.
D Somente a sentença I está correta.
O modelo log-linear lnY = alfa + betaX significa que uma variação absoluta em X altera a variável 
dependente em beta percentual (beta x 100). Suponha a estimação log-linear do salário por hora de um 
determinado setor da economia, com base nas variáveis explicativas educ (anos de educação formal), 
exper (anos de experiência no mercado de trabalho) e perm (anos com o empregador atual). Suponha que 
ao estimar você tenha obtido a seguinte regressão Ln(salário/h) = 0,284 + 0,092educ + 0,0041exper + 
0,022perm. Com base na regressão estimada, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as 
falsas:
( ) O coeficiente 0,092 significa que, tudo mais constante, um ano a mais de educação formal aumenta 
o valor esperado do salário hora em 9,2%.
( ) Se o indivíduo permanecer na mesma empresa por mais um ano, supondo que não houve alteração 
no seu nível de educação, seu salário hora deve subir 2,61% no início do próximo ano.
( ) Não é possível em uma análise de modelo múltiplo haver um ganho salarial em decorrência de duas 
ou mais variáveis explicativas ao mesmo tempo.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V.
B V - V - F.
C F - V - F.
D V - F - F.
A estimação dos parâmetros se dá pela análise de regressão. A análise da regressão procura, por 
meio de uma variedade de testes estatísticos, confirmar se os resultados obtidos na estimação dos 
parâmetros são confiáveis. Sobre a aplicação destes testes estatísticos, assinale a alternativa CORRETA:
A O "teste F" é uma forma de verificar se cada coeficiente é individualmente significante do ponto de
vista estatístico.
B O "teste t" é uma forma de verificar em conjunto se os coeficientes estimados são estatisticamente
iguais ou diferentes de zero.
C O "coeficiente de determinação" fornece uma medida de poder explicativo da regressão ou
qualidade de ajustamento do modelo aos dados.
D O "valor-p" mede a probabilidade exata de ocorrer um erro do tipo II, ou seja, o erro de aceitar a
hipótese nula, quando na realidade ela é falsa.
As variáveis dummy permitem construir modelos em que alguns ou todos os parâmetros variam 
para algumas observações da amostra. Considere que um economista colete dados (1.000 observações) 
para duas vizinhanças semelhantes de sua cidade, uma próxima de uma grande universidade e outra 
distante. O modelo é dado pela forma funcional apresentado logo abaixo das alternativas. A variável 
idade reflete no preço o desgaste que a casa sofre com o passar dos anos. Já as variáveis beta2 e beta4 são 
variáveis dummy, e mostram o acréscimo no valor das casas pela proximidade (ou não) da universidade e 
pela existência (ou não) de piscina na casa. Logo após a forma funcional, apresentam-se alguns 
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resultados extraídos do GRETL. Com base na regressão, classifique V para as sentenças verdadeiras e F 
para as falsas:
( ) Estima-se que a proximidade ou não da universidade não afeta o valor de venda da casa.
( ) Estima-se que as casas são depreciadas em 258,323 unidades monetárias por ano.
( ) Estima-se que uma piscina aumente o valor da casa em 4.040,98 unidades monetárias.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F.
B F - V - V.
C F - F - V.
D V - V - F.
O modelo de regressão múltipla apresenta duas ou mais variáveis explicativas. A elaboração de um 
modelo de regressão múltipla pode utilizar variáveis conhecida como "dummy". Sobre as variáveis 
dummy, assinale a alternativa CORRETA:
A Podem assumir quaisquer valores, desde que estes sejam números inteiros.
B As variáveis dummy são variáveis quantitativas.
C A regra geral para o uso da variável dummy nos modelos de regressão é ter uma variável dummy a
mais do que a quantidade de categorias estudadas.
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Podem ser empregadas para testar quebras estruturais, identificando se ao longo do tempo osparâmetros da regressão mudaram em resposta a algum evento importante, como guerras ou
recessão, ou sazonalidades para variáveis como venda de fertilizantes.
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Em um estudo econométrico para estimar o preço do vinho em uma região da Itália foi construído 
um modelo log-linear em que a variável dependente era o logaritmo natural do preço de uma caixa de 12 
garrafas de vinho (PREÇO) e as variáveis explanatórias eram a idade da safra (IDADE), em que cada ano 
de envelhecimento aumenta o preço do vinho, bem como a temperatura média da época de crescimento 
da uva (TEMP), pois a temperatura ideal para o cultivo implica em uvas de maior qualidade. A regressão 
estimada apresentou o seguinte resultado LnPREÇO = 0,0240IDADE + 0,608TEMP. Sabendo que o 
modelo log-linear lnY = alfa + betaX significa que uma variação absoluta em X altera a variável 
dependente em beta percentual (beta x 100), classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as 
falsas:
( ) O coeficiente 0,0240 significa que, tudo mais constante, um ano adicional de maturidade acrescenta 
cerca de 24% ao preço do vinho.
( ) O coeficiente de temperatura significa que uma temperatura favorável a época de crescimento das 
uvas implica em um aumento de 60,8% ao preço do vinho.
( ) O coeficiente 0,0240 significa que, tudo mais constante, um ano adicional de maturidade acrescenta 
cerca de 2,4% ao preço do vinho. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F.
B F - V - F.
C F - V - V.
D F - F - V.
O coeficiente de determinação é uma importante medida dentre as informações estatísticas que uma 
regressão fornece. Sobre o coeficiente de determinação no modelo de regressão múltipla, com o auxílio 
da figura anexa para uma estimação da receita total de uma lanchonete, explicada pela variação nos 
gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 observações e nível de significância de 5%, 
classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Na regressão múltipla, o coeficiente de determinação trata do quanto variações na variável 
dependente são explicadas pela única variável explicativa do modelo.
( ) O coeficiente de determinação da regressão na figura é dado por “rô”, e nos diz que 4,7% da 
variação na receita total é explicada pela variação nos preços e nos gastos com propaganda.
( ) O coeficiente de determinação da regressão na figura diz que 86,7% da variação na receita total é 
explicada pela variação nos preços e nos gastos com propaganda.
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Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V.
B F - V - V.
C V - V - V.
D V - V - F.
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