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Econometria

ESTÁCIO
Para garantir que os estimadores obtidos em um modelo de regressão linear sejam não-viesados ​​algumas condições fundamentais devem ser satisfeitas. Para que os estimadores sejam não-viesados ​​é necessário e suficiente que sejam válidos as hipóteses: A Linearidade nas parâmetros, ausência de colinearidade perfeita e média condicional dos erros zero. B Linearidade nas parâmetros, ausência de colinearidade perfeita e ausência de demonstração serial. Homocedasticidade, ausência de colinearidade perfeita e ausência de manifestação serial. D Linearidade nas parâmetros normalidade dos erros e média condicional dos erros zero. E Homocedasticidade linearidade nos par parâmetros, ausência de colinearidade perfeita.
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anirdep Braga

anteontem

Respostas

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anteontem

Para que os estimadores em um modelo de regressão linear sejam não-viesados, algumas condições fundamentais devem ser satisfeitas. Vamos analisar as alternativas: A) Linearidade nos parâmetros, ausência de colinearidade perfeita e média condicional dos erros zero. - Esta opção está correta, pois a média condicional dos erros ser zero é uma das condições necessárias para a não-viesagem. B) Linearidade nos parâmetros, ausência de colinearidade perfeita e ausência de demonstração serial. - A ausência de demonstração serial não é uma condição necessária para a não-viesagem. C) Homocedasticidade, ausência de colinearidade perfeita e ausência de manifestação serial. - A homocedasticidade é importante, mas não é uma condição suficiente para garantir a não-viesagem. D) Linearidade nos parâmetros, normalidade dos erros e média condicional dos erros zero. - A normalidade dos erros não é uma condição necessária para a não-viesagem. E) Homocedasticidade, linearidade nos parâmetros, ausência de colinearidade perfeita. - Embora a homocedasticidade e a linearidade sejam importantes, a ausência de colinearidade perfeita é a condição que garante a não-viesagem. A alternativa que melhor representa as condições necessárias para que os estimadores sejam não-viesados é a) Linearidade nos parâmetros, ausência de colinearidade perfeita e média condicional dos erros zero.

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