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A variável dependente é aquela cujo valor depende das variações da variável independente (explanatória ou explicativa). Segundo Wooldridge (2016) os termos variáveis dependentes e variáveis e independentes são usados com frequência em economia, mas tem vários nomes diferentes, que são intercambiáveis.
Neste contexto, surgem o papel dos tipos de dados. Assim, quanto ao dados de corte transversal, analise as afirmativas abaixo:
1. São uma amostra de indivíduos, agentes, empresas, cidades, etc, tomada em um ponto do tempo.
2. Consiste em uma série de tempo (1980 – 2020, por exemplo) para cada indivíduo, empresa, etc, para várias variáveis.
3. Caracteriza-se como uma mistura entre os dois tipos acima (cross –section e Séries temporais).
4. Wooldridge (2016) explica que temos observações sobre uma ou várias variáveis ao longo do tempo.
Assinale a alternativa correta:
1. São uma amostra de indivíduos, agentes, empresas, cidades, etc, tomada em um ponto do tempo.
2. Consiste em uma série de tempo (1980 – 2020, por exemplo) para cada indivíduo, empresa, etc, para várias variáveis.
3. Caracteriza-se como uma mistura entre os dois tipos acima (cross –section e Séries temporais).
4. Wooldridge (2016) explica que temos observações sobre uma ou várias variáveis ao longo do tempo.
a. Apenas I é correta.
b. Apenas II e III estão corretas.
c. Apenas I e IV estão corretas.
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. Apenas I, III e IV estão corretas.
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ano passado

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há 7 meses

Vamos analisar cada afirmativa sobre dados de corte transversal: 1. São uma amostra de indivíduos, agentes, empresas, cidades, etc, tomada em um ponto do tempo. Verdadeiro. Esta é a definição correta de dados de corte transversal. 2. Consiste em uma série de tempo (1980 – 2020, por exemplo) para cada indivíduo, empresa, etc, para várias variáveis. Falso. Esta descrição se refere a dados de séries temporais, não a dados de corte transversal. 3. Caracteriza-se como uma mistura entre os dois tipos acima (cross-section e Séries temporais). Falso. Isso descreve dados em painel, que combinam dados de corte transversal e séries temporais, mas não é uma característica dos dados de corte transversal. 4. Wooldridge (2016) explica que temos observações sobre uma ou várias variáveis ao longo do tempo. Falso. Isso também se refere a dados de séries temporais ou dados em painel, não a dados de corte transversal. Com base na análise, apenas a afirmativa I está correta. Portanto, a alternativa correta é: a. Apenas I é correta.

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ano passado

Vamos analisar cada afirmativa: 1. São uma amostra de indivíduos, agentes, empresas, cidades, etc, tomada em um ponto do tempo. Correta, essa é uma característica dos dados de corte transversal, onde a coleta de dados é feita em um único ponto no tempo. 2. Consiste em uma série de tempo (1980 – 2020, por exemplo) para cada indivíduo, empresa, etc, para várias variáveis. Incorreta, essa descrição se refere a dados de séries temporais, não a dados de corte transversal. 3. Caracteriza-se como uma mistura entre os dois tipos acima (cross –section e Séries temporais). Incorreta, essa descrição não condiz com a definição de dados de corte transversal, que são coletados em um único ponto no tempo. 4. Wooldridge (2016) explica que temos observações sobre uma ou várias variáveis ao longo do tempo. Incorreta, essa descrição se encaixa melhor na definição de dados de séries temporais, não de corte transversal. Portanto, a única afirmativa correta sobre dados de corte transversal é a primeira. Sendo assim, a alternativa correta que contém a afirmativa correta é: a) Apenas I é correta.

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Em termos gerais, um teste de significância é um procedimento em que os resultados amostrais são usados para verificar a veracidade ou a falsidade de uma hipótese nula. O teste de significância apresentado abaixo é o mais comum e apresenta algumas regras práticas para observação, o que facilita a análise. Ele é conhecido como teste t.
Dito isto, analise as afirmativas abaixo:
1. No procedimento do intervalo de confiança tentamos estabelecer uma faixa ou intervalo com certa probabilidade de incluir o valor verdadeiro, mas desconhecido, de 2, enquanto, na abordagem do teste de significância, supusemos o valor de 2 e tentamos ver se o 2 calculado está dentro de limites razoáveis (confiáveis) em torno desse valor hipotético.
2. A tabela t refere-se a tabela de distribuição de t de student, uma distribuição de probabilidade similar à distribuição normal.
3. Na prática não precisamos estimar explicitamente o intervalo de confiança. Gujarati e Porter (2011) explica que podemos calcular o valor t no meio de dupla desigualdade e ver se ele se situa entre os valores críticos de t ou fora deles.
4. No procedimento do intervalo de confiança tem um problema muito mencionado que, segundo Gujarati e Porter (2011) é a arbitrariedade da seleção do α (nível de significância).
Assinale a alternativa correta:
1. No procedimento do intervalo de confiança tentamos estabelecer uma faixa ou intervalo com certa probabilidade de incluir o valor verdadeiro, mas desconhecido, de 2, enquanto, na abordagem do teste de significância, supusemos o valor de 2 e tentamos ver se o 2 calculado está dentro de limites razoáveis (confiáveis) em torno desse valor hipotético.
2. A tabela t refere-se a tabela de distribuição de t de student, uma distribuição de probabilidade similar à distribuição normal.
3. Na prática não precisamos estimar explicitamente o intervalo de confiança. Gujarati e Porter (2011) explica que podemos calcular o valor t no meio de dupla desigualdade e ver se ele se situa entre os valores críticos de t ou fora deles.
4. No procedimento do intervalo de confiança tem um problema muito mencionado que, segundo Gujarati e Porter (2011) é a arbitrariedade da seleção do α (nível de significância).
a. Apenas I e III estão corretas.
b. Apenas II, III e IV estão corretas.
c. Todas as alternativas estão corretas.
d. Apenas I, II e III estão corretas.
e. Apenas II e III estão corretas.

A econometria é a base de grande número de trabalhos científicos nos dias de hoje. Ela está presente em inúmeros papers das revistas mais importantes da academia, algumas das quais são exclusivas para o desenvolvimento teórico do assunto.
Deste modo, quanto aos nomes comumente dados à variável dependente são:
1. Variável explicativa;
2. Variável de resposta;
3. Variável prevista;
4. Regressando
É verdadeiro o que se afirma em:
1. Variável explicativa;
2. Variável de resposta;
3. Variável prevista;
4. Regressando
a. Apenas I, III e IV estão corretas.
b. Apenas I e IV estão corretas.
c. Apenas II e III estão corretas.
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. Apenas I é correta.

Na aplicação econométrica frequentemente testaremos os parâmetros, por exemplo, o 1 ou n. A teoria do teste de hipóteses cuida da formulação de regras ou procedimentos a serem adotados para decidir se a hipótese nula deve ser aceita (não rejeitada) ou rejeitada. Há duas abordagens mutuamente complementares para a elaboração dessas regras: o intervalo

Deste modo, quanto aos teste de significância, analise as afirmativas abaixo:
1. Um teste de significância é um procedimento em que os resultados amostrais são usados para verificar a veracidade ou a falsidade de uma hipótese nula.
2. Um exemplo de teste de significância é o conhecido teste t.
3. No procedimento de teste de significância, tentamos estabelecer uma faixa ou intervalo com certa probabilidade de incluir o valor verdadeiro, mas desconhecido.
4. São afirmativas a respeito de um parâmetro de uma distribuição de probabilidade.
Assinale a alternativa correta:

a. Apenas I e II estão corretas.
b. Todas as alternativas estão corretas.
c. Apenas II e III estão corretas.
d. Apenas II, III e IV estão corretas.
e. Apenas I, II e III estão corretas.

Deste modo, quanto ao método do teste t, analise as afirmativas abaixo:
1. O teste t testa a significância dos estimadores individualmente;
2. O teste t testa a significância das estimativas dos parâmetros em conjunto.
3. O teste t determinada se a regressão está bem especificada.
4. Os t e F oferecem duas formas iguais de testar H0: β2=0.
Assinale a alternativa correta:

a. Todas as alternativas estão corretas.
b. Apenas I e III estão corretas.
c. Apenas II, III e IV estão corretas.
d. Apenas I, II e III estão corretas.
e. Apenas I e IV estão corretas.

Dito isto, analise as afirmativas abaixo:
1. A economia é uma ferramenta para análises econômicas e estatísticas que permitem fazer projeções, estimativas, análises e inferências sobre as variáveis do nosso dia-a-dia.
2. A noção principal da economia é dada na análise mais simples, aquela que relaciona duas diferentes variáveis, a dependente e a explicativa (ou independente).
3. Podemos, através da econometria, ainda fazer previsões sobre variáveis econômicas, como o PIB, a taxa de câmbio, o desemprego, a inflação, a taxa de juros e assim por diante.
4. Os modelos econométricos utilizam da estatística para adequar os modelos econômicos à realidade, inserindo o termo de erro, que inclui tudo aquilo que não é observado no modelo econômico.
Assinale a alternativa correta:

a. Todas as alternativas estão corretas.
b. Apenas III e IV estão corretas.
c. Apenas I, II e III estão corretas.
d. Apenas II, III e IV estão corretas.
e. Apenas II e III estão corretas.

Assim sendo, para cumprir com aquilo que a econometria se propõe, utiliza-se o método econométrico de análise tradicional que segue etapas importantes expostas por Gujarati e Porter (2011):
1. Obtenção dos dados;
2. Testes de hipóteses;
3. Exposição da teoria ou hipótese;
4. Projeção ou previsão.
É verdadeiro o que se afirma em:

a. Apenas II e III estão corretas.
b. Apenas I, III e IV estão corretas.
c. Apenas II, III e IV estão corretas.
d. Apenas I e II estão corretas.
e. Todas as alternativas estão corretas.

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