O M.Q.O (Método dos Mínimos Quadrados Ordinários) é um dos mais conhecidos para fazer análise de regressão linear. Este método estabelece uma regra sobre como podemos utilizar as observações amostrais que está centrada no princípio dos mínimos quadrados ordinários. Para seguir este princípio o modelo apresenta seus pressupostos básicos. Sobre os pressupostos dos métodos dos mínimos quadrados ordinários, considere as afirmativas a seguir: I) O modelo de regressão é linear nos parâmetros. II) Dado o valor de X, o valor médio, ou esperado, do erro aleatório εi é zero. III) Ausência de multicolinearidade perfeita. Assinale a alternativa correta Selecione uma alternativa: a) I, II e III estão corretas b) apenas I está correta c) apenas II está correta d) apenas III está correta e) apenas I e II estão corretas

Question

O M.Q.O (Método dos Mínimos Quadrados Ordinários) é um dos mais conhecidos para fazer análise de regressão linear. Este método estabelece uma regra...

Ed · Answer

Vamos analisar cada afirmativa:

I) O modelo de regressão é linear nos parâmetros. Verdadeiro, um dos pressupostos do Método dos Mínimos Quadrados Ordinários é que o modelo de regressão seja linear nos parâmetros.
II) Dado o valor de X, o valor médio, ou esperado, do erro aleatório εi é zero. Verdadeiro, outro pressuposto do Método dos Mínimos Quadrados Ordinários é que, para cada valor de X, o erro aleatório tem média zero.
III) Ausência de multicolinearidade perfeita. Verdadeiro, a multicolinearidade perfeita é um problema para a análise de regressão, portanto, a ausência dela é um pressuposto importante para o Método dos Mínimos Quadrados Ordinários.

Portanto, todas as afirmativas estão corretas. A alternativa que contém todas as afirmativas corretas é: a) I, II e III estão corretas.

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