8) Aprendemos que uma alternativa ao modelo de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) seria o método da Máxima Verossimilhança (MV), que é uma forma m...

8) Aprendemos que uma alternativa ao modelo de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)
seria o método da Máxima Verossimilhança (MV), que é uma forma muito útil para estimar
os parâmetros dos modelos de regressão não linear, por exemplo: probit, logit, logit e
probit multinomial. Na regressão linear, assumimos que os resíduos do modelo são
idênticos e distribuídos de forma independente.

Com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.

I. A função de MV envolve a probabilidade de um conjunto de dados.
PORQUE:
II. Os valores do parâmetro minimizam a probabilidade da amostra.

A seguir, assinale a alternativa correta.

Resposta correta: A asserção I é uma proposição verdadeira, e a asserção II é uma
proposição falsa.

I. A função de MV envolve a probabilidade de um conjunto de dados.
PORQUE:
II. Os valores do parâmetro minimizam a probabilidade da amostra.
a) As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
b) As duas asserções são proposições verdadeiras, mas a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
c) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a asserção II é uma proposição falsa.
d) A asserção I é uma proposição falsa, e a asserção II é uma proposição verdadeira.
e) As duas asserções são proposições falsas.