Prova Objetiva Final

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14/04/2020 UNIASSELVI - Centro Universitário Leonardo Da Vinci - Portal do Aluno - Portal do Aluno - Grupo UNIASSELVI
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Acadêmico: Leandro Kauê Fraga de Mattos (1158702)
Disciplina: Econometria I (ECN10)
Avaliação: Avaliação Final (Objetiva) - Individual FLEX ( Cod.:445172) ( peso.:3,00)
Prova: 10401979
Nota da Prova: 7,00
Legenda: Resposta Certa Sua Resposta Errada Questão Cancelada
1. Nos modelos de regressão linear, utiliza-se hipóteses que, ao estarem presentes no modelo, permitem estimar
parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, eficiência e ausência de
tendenciosidade. Entretanto, nem sempre estas hipóteses se confirmam. Sobre o problema de multicolinearidade,
analise as afirmativas a seguir:
I- O problema de multicolinearidade implica na situação na qual as variáveis explicativas são altamente
correlacionadas, ou seja, duas ou mais variáveis apresentam alguma inter-relação.
II- Se houver uma combinação perfeita entre duas variáveis, diz-se que a colinearidade é perfeita.
III- O problema de multicolinearidade pode ter origem no fato da amostra ser muito pequena bem como na
quantidade muito grande de parâmetros a serem estimados comparativamente ao tamanho da amostra.
Assinale a alternativa CORRETA:
 a) Somente a afirmativa III está correta.
 b) As afirmativas I, II e III estão corretas.
 c) Somente a afirmativa I está correta.
 d) Somente a afirmativa II está correta.
2. Uma questão importante relacionada à análise de regressão é com relação a base de dados. Muitas vezes é
preciso adaptar algumas variáveis. Com relação aos cuidados que se deve ter ao gerar uma base de dados, avalie
as asserções a seguir:
I- A ausência ou omissão de informações ocorre, por exemplo, na aplicação de questionário em que os
entrevistados se recusam a fornecer determinadas informações.
PORQUE 
II- É preencher essa lacuna com uma previsão para os valores faltantes através do emprego do modelo de
regressão estimado. Esta solução tem o benefício de manter os graus de liberdade.
Assinale a alternativa CORRETA:
 a) As duas asserções são falsas.
 b) As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma solução estatística correta da primeira.
 c) A primeira é uma asserção verdadeira, e a segunda, uma proposição falsa.
 d) As duas asserções são proposições verdadeiras, mas a solução não mantém os graus de liberdade.
3. Nos modelos de regressão linear, utiliza-se hipóteses que, ao estarem presentes no modelo, permitem estimar
parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, eficiência e ausência de
tendenciosidade. Entretanto, nem sempre estas hipóteses se confirmam. Sobre os problemas de
heterocedasticidade, assinale a alternativa CORRETA:
 a) A heteroscedasticidade significa que a medida que as variáveis dependente e explicativa se tornam cada vez
maiores, fica mais difícil prever uma em função da outra, porque a variabilidade ou dispersão se torna cada vez
maior.
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 b) Uma forma de verificar a presença de heteroscedasticidade é plotar um gráfico dos resíduos quadrados contra
a variável explicativa. Se os resíduos forem bem comportados, ou seja, sem um padrão definido, então os
resíduos são heteroscedásticos.
 c) Se houver uma combinação perfeita entre duas variáveis, diz-se que a heteroscedasticidade é perfeita.
 d) O problema de heteroscedasticidade implica na situação na qual duas ou mais variáveis apresentam alguma
inter-relação.
4. Na regressão múltipla, um teste estatístico para testar a consistência das variáveis explanatória é o teste "F". Neste
sentido, com o auxílio do conjunto de figuras a seguir, 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:
( ) O teste F é um teste que permite testar a hipótese nula de que, em conjunto, todos os coeficientes estimados
pelo modelo são estatisticamente iguais a zero, contra a alternativa de que em conjunto são estatisticamente
diferentes de zero.
( ) O valor do Fcalculado é igual a 3,98197 na regressão estimada.
( ) Como Fcalculado > Ftabela, para o nível de 5% de significância, rejeita-se a hipótese nula em favor da
hipótese alternativa.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 a) F - V - V.
 b) V - V - F.
 c) V - F - V.
 d) F - F - V.
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5. A partir dos resultados obtidos em uma regressão, na expectativa de obter parâmetros estimados consistentes,
eficientes e não tendenciosos, é possível ao pesquisador através de alguns testes estatísticos confirmar a
confiabilidade de seus parâmetros estimados. Sobre os testes estatísticos, classifique V para as sentenças
verdadeiras e F para as falsas:
( ) Os testes de hipótese permitem testar individualmente a significância estatística dos coeficientes estimados.
( ) O coeficiente de determinação, que mede o quanto a variável dependente pode ser explicada pelo modelo de
regressão, pode apresentar erros do tipo I e tipo II.
( ) O valor-p mede a faixa de valores dentro do qual há certa probabilidade de os verdadeiros parâmetros
populacionais estarem contidos.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 a) V - V - V.
 b) V - F - F.
 c) V - V - F.
 d) F - V - V.
6. Na presença de heterocedasticidade, as variâncias não são as mesmas entre as observações, e os erros-padrão
podem estar incorretos, prejudicando os testes de confiança e de hipóteses. Para verificar a presença de
heterocedasticidade na regressão, um teste muito empregado é o teste de White. A figura anexa foi manipulada
para mostrar apenas o valor-p do teste de White para uma regressão da receita total de uma lanchonete explicada
pela variação nos gastos com propaganda e política de preços, com base em 52 observações. A respeito do teste
de White, com base no valor-p da regressão, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) No teste de White a hipótese nula é a existência de homocedasticidade, enquanto a hipótese alternativa
refere-se à presença de heterocedasticidade.
( ) O valor-p apresentado pelo teste de White demonstra a presença de heterocedasticidade ao nível de
significância de 1%, 5% e 10%.
( ) O valor-p apresentado pelo teste de White demonstra a presença de heterocedasticidade ao nível de
significância de 5% e 10%, mas não a 1%. Nestas situações é aconselhável fazer outros testes de presença ou
não de heterocedasticidade para confirmar sua presença ou não.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 a) V - F - V.
 b) F - V - V.
 c) F - V - F.
 d) F - F - V.
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7. O problema da autocorrelação implica no termo de erro depender de seus valores anteriores, autoinfluenciando-se.
O teste de Durbin-Watson permite verificar a existência ou não de autocorreção, bem como caso haja
autocorrelação, se esta é positiva ou negativa. A figura anexa foi manipulada para mostrar os resultados dl e du
para uma regressão da receita total de uma lanchonete explicada pela variação nos gastos com propaganda e
política de preços, com base em 52 observações, e que apresenta valor de Durbin-Watson (d) na saída da
regressão do GRETL de 2,040793. Com base nos resultados e nas regras de decisões do teste de Durbin-Watsonsão feitas algumas afirmações. Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) No teste de Durbin-Watson, a hipótese nula refere-se à ausência de autocorrelação, enquanto a hipótese
alternativa refere-se à presença de autocorrelação, esta podendo ser tanto positiva quanto negativa.
( ) Uma das regras para comparar o valor de Durbin-Watson é que se 0 < d < dl, rejeita-se H0: ausência de
autocorreção positiva.
( ) Como 1,6334 < 2,040793 < 4 - 1,6334, para a regressão mencionada não se rejeita a hipótese numa de
ausência de autocorrelação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 a) F - F - V.
 b) V - F - V.
 c) F - V - F.
 d) V - V - V.
8. 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) Somente a afirmativa I está correta.
 b) As afirmativas II e III estão corretas.
 c) As afirmativas I e II são corretas.
 d) Somente a afirmativa III está correta.
9. O método dos mínimos quadrados ordinários se dá pela derivada parcial em relação aos betas (os estimadores) e
à soma dos quadrados dos desvios, a fim de encontrar a reta de regressão que possui a menor distância entre os
valores encontrados no plano cartesiano. Sobre as propriedades numéricas dos estimadores dos mínimos
quadrados ordinários, analise as afirmativas a seguir:
I- Os resíduos gerados pelos estimadores de mínimos quadrados ordinários têm soma zero.
II- Não existe covariância entre os resíduos e os regressores.
III- Os valores médios de X e Y estão sobre a reta de regressão.
Assinale a alternativa CORRETA:
 a) Somente a afirmativa II está correta.
 b) Somente a afirmativa I está correta.
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 c) As afirmativas I, II e III estão corretas.
 d) Somente a afirmativa III está correta.
Uma importante medida, entre as informações estatísticas que uma regressão fornece, é o coeficiente de
informações. Sobre o coeficiente de determinação no modelo de regressão múltipla, com o auxílio da figura a
seguir 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%, são feitas algumas afirmações.
Sobre o exposto, analise as afirmativas a seguir:
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 afirmativas I e II são corretas.
 b) Somente a afirmativa III está correta.
 c) Somente a afirmativa I está correta.
 d) As afirmativas II e III estão corretas.
 * Observação: A questão número 10 foi Cancelada.