A função de MV envolve a probabilidade de um conjunto de dados.
Os valores do parâmetro minimizam a probabilidade da amostra.
a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
b) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
c) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
d) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
Respostas
Ed 
há 4 meses
Vamos analisar as asserções: I. A função de MV (Máxima Verossimilhança) envolve a probabilidade de um conjunto de dados. Verdadeiro, a função de máxima verossimilhança é, de fato, baseada na probabilidade dos dados observados dado um conjunto de parâmetros. II. Os valores do parâmetro minimizam a probabilidade da amostra. Falso, na verdade, a função de máxima verossimilhança busca maximizar a probabilidade da amostra, não minimizá-la. Agora, vamos avaliar as alternativas: a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. (FALSO, pois a II é falsa) b) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I. (FALSO, pois a II é falsa) c) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. (VERDADEIRO, I é verdadeira e II é falsa) d) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. (FALSO, pois I é verdadeira) Portanto, a alternativa correta é: c) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
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Ed
há 2 anos
A alternativa correta é a letra B) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I. A primeira asserção é verdadeira, pois a função de Máxima Verossimilhança (MV) é uma técnica estatística que busca encontrar os valores dos parâmetros de um modelo que maximizam a probabilidade de se obter a amostra observada. Já a segunda asserção é verdadeira, mas não é uma justificativa correta da primeira. Os valores dos parâmetros encontrados pela técnica de MV minimizam a distância entre a distribuição teórica e a distribuição empírica dos dados, e não a probabilidade da amostra.
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A respeito do teste de significância, p-valor do modelo, podemos afirmar que ele testa:
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Com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Um teste T separado é realizado para cada uma das variáveis independentes do modelo. PORQUE: II. Um teste T de uma amostra sempre usa a seguinte hipótese nula : as duas médias populacionais são iguais.
I. Um teste T separado é realizado para cada uma das variáveis independentes do modelo.
PORQUE:
II. Um teste T de uma amostra sempre usa a seguinte hipótese nula : as duas médias populacionais são iguais.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a asserção II é uma proposição falsa.
Considere e, em que, calcule os resíduos e assinale a alternativa correta.
Não é possível calcular os resíduos com as informações fornecidas.
Diante disso, calcule o coeficiente de determinação a partir da seguinte fórmula (em que e) e assinale a alternativa correta.
97,1%.
A respeito dos princípios de MQO, assinale a alternativa que corresponde às variáveis independentes que estão correlacionadas entre si.
Multicolinearidade.
Leia o excerto a seguir: “[...] os coeficientes de regressão das variáveis X serão indeterminados e seus erros padrão, infinitos. Se a multicolinearidade for menos que perfeita, [...], os coeficientes de regressão, embora determinados, possuirão grandes erros padrão (em relação aos próprios coeficientes), o que significa que os coeficientes não podem ser estimados com gra
Não há alternativas disponíveis.
Diante disso, assinale a alternativa que diz que os erros padrão das estimativas de MQO não serão confiáveis.
Termos de erro sem distribuição normal.
a) Termos de erro com distribuição normal.
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Considerando o texto apresentado e o que são os princípios de Mínimos Quadrados Ordinários, analise as afirmativas a seguir.
Um dos princípios de Mínimos Quadrados Ordinários seria a amostra contínua.
Um dos princípios de Mínimos Quadrados Ordinários seria a linearidade nas variáveis.
Um dos princípios de Mínimos Quadrados Ordinários seria a normalidade dos erros.
Um dos princípios de Mínimos Quadrados Ordinários seria a homocedasticidade.
a) I, II e III, apenas.
b) II, III e IV, apenas.
c) III e IV, apenas.
d) I, II, III e IV.
A respeito dos erros tipo I e tipo II, assinale a alternativa que pode representar uma redução do risco de cometer o erro tipo II.
10% de significância.
a) Aumentar o tamanho da amostra.
b) Diminuir o tamanho da amostra.
c) Aumentar o nível de significância.
d) 10% de significância.
Com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. A MV fornece uma abordagem inconsistente. PORQUE: II. A MV pode ser utilizada se a média e a variância forem desconhecidas.
A MV fornece uma abordagem inconsistente.
A MV pode ser utilizada se a média e a variância forem desconhecidas.
a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
b) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
c) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
d) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
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