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Alguem pode me ajudar com a questão de Econometria abaixo?

Instruções: Para responder às questões de números 02 e 03, considere as tabelas a seguir. Elas fornecem alguns valores da função de distribuição F(x). A Tabela 1 refere-se à variável normal padrão, as Tabelas 2 e 3 referem-se à variável t de Student com 10 e 15 graus de liberdade, respectivamente. Tabela 1 Tabela 2 Tabela 3 X / F(X) X / F(X) X / F(X) 1,20 / 0,885 1,37 / 0,90 1,75 / 0,95 1,60 / 0,945 1,81 / 0,95 2,25 / 0,98 1,64 / 0,950 2,36 / 0,98 2,60 / 0,99 O modelo utilizado foi de regressão simples, ajustado a uma amostra de 12 pares de observações. A equação de regressão obtida foi , com coeficiente de explicação de 80% e soma de quadrados residuais igual a 40. 1) O intervalo de confiança para β (angular) com coeficiente de confiança de 96% é dado por: a) (10)^1/2 +-0,58 b) (10)^1/2 +-0,70 c) (10)^1/2 +-0,82 d) (10)^1/2 +-0,97 e) (10)^1/2 +-1,18 2) 2) O coeficiente de correlação linear entre as variáveis x e u, com base nesta amostra e: a) (0,5)^1/2 b) (0,6)^1/2 c) (0,7)^1/2 D) (0,8)^1/2 e) (0,9)^1/2

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RD Resoluções

Um intervalo de confiança (IC) é um intervalo estimado de um parâmetro de interesse de uma população. Em vez de estimar o parâmetro por um único valor, é dado um intervalo de estimativas prováveis. O quanto estas estimativas são prováveis será determinado pelo coeficiente de confiança $ (1-\alpha) $, para $ \alpha \in (0, 1) $.

Intervalos de confiança são usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa. Por exemplo, um IC pode ser usado para descrever o quanto os resultados de uma pesquisa são confiáveis. Sendo todas as estimativas iguais, uma pesquisa que resulte num IC pequeno é mais confiável do que uma que resulte num IC maior.

Se $ U $ e $ V $ são estatísticas (isto é, funções da amostra) cuja distribuição da probabilidade dependa do parâmetro $ \theta $, e 

\[\mathbb{P}(U \ \textless \ \theta \ \textless \ V|\theta) = 1-\alpha\]  

então o intervalo aleatório $ (U,V) $ é um intervalo de confiança com nível $ 100(1-\alpha)\% $ para $ \theta $. Portanto, podemos interpretar o intervalo de confiança como um intervalo que contém os valores "plausíveis" que o parâmetro $ \theta $ pode assumir. Assim, a amplitude do intervalo está associada a incerteza que temos a respeito do parâmetro.

Considere $ X_1,X_2,\ldots,X_n $ uma amostra aleatória retirada de uma população com distribuição $ f_{\theta} $ que depende do parâmetro $ \theta $. Por exemplo, tomamos $ X_1,X_2,\ldots,X_n $ uma amostra aleatória com distribuição normal com média $ \mu $ desconhecida e desvio padrão conhecido $ \sigma = 1 $. Para propormos um intervalo de confiança para o parâmetro $ \theta $, vamos introduzir o conceito de quantidade pivotal. Uma função $ Q $ da amostra $ (X_1,X_2,\ldots,X_n) $ e do parâmetro $ \theta $ cuja distribuição de probabilidade não depende do parâmetro $ \theta $ é denominada quantidade pivotal. Desta forma, dado o nível de confiança $ 1-\alpha $, tomamos 

\[1-\alpha=\mathbb{P}\left(q_1\leq Q(X_1,X_2,\ldots,X_n;\theta)\leq q_2\right)\]

Os coeficientes de correlação são métodos estatísticos para se medir as relações entre variáveis e o que elas representam.

O que a correlação procura entender é como uma variável se comporta em um cenário onde outra está variando, visando identificar se existe alguma relação entre a variabilidade de ambas. Embora não implique em causalidade, o coeficiente de correlação exprime em números essa relação, ou seja, quantifica a relação entre as variáveis.

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