CESPE / CEBRASPE — 2018

Ano: 2018·Banca: CESPE / CEBRASPE·Cargo: Oficial de Inteligência - Área 2·Concurso: ABIN

Determinado estudo socioeconômico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma matricial y = Xβ + ε, em que y = (y1, ..., y100)T representa o vetor de respostas (o símbolo sobrescrito T indica a operação de transposição), yTy = 2.500 e X, a matriz de delineamento, é tal que β = (β1, β2, β3)T é o vetor de parâmetros, e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média nula e variância σ². Tendo essas informações como referência, julgue o próximo item, considerando que o coeficiente de determinação (R²) do modelo em questão seja igual a 90%. A estimativa de β proporcionada pelo método de mínimos quadrados ordinários é β = (35, 24, 17)T.

Ano: 2018·Banca: CESPE / CEBRASPE·Cargo: Oficial de Inteligência - Área 2·Concurso: ABIN

Determinado estudo socioeconômico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma matricial y = Xβ + ε, em que y = (y1, ..., y100)T representa o vetor de respostas (o símbolo sobrescrito T indica a operação de transposição), yTy = 2.500 e X, a matriz de delineamento, é tal que β = (β1, β2, β3)T é o vetor de parâmetros, e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média nula e variância σ². Tendo essas informações como referência, julgue o próximo item, considerando que o coeficiente de determinação (R²) do modelo em questão seja igual a 90%. Considerando que representa o estimador de mínimos quadrados ordinários de β2, a variância de é igual a 0,8.

Ano: 2018·Banca: CESPE / CEBRASPE·Cargo: Oficial de Inteligência - Área 2·Concurso: ABIN

Determinado estudo socioeconômico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma matricial y = Xβ + ε, em que y = (y1, ..., y100)T representa o vetor de respostas (o símbolo sobrescrito T indica a operação de transposição), yTy = 2.500 e X, a matriz de delineamento, é tal que β = (β1, β2, β3)T é o vetor de parâmetros, e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média nula e variância σ². Tendo essas informações como referência, julgue o próximo item, considerando que o coeficiente de determinação (R²) do modelo em questão seja igual a 90%. A estimativa de β proporcionada pelo método de mínimos quadrados ordinários é β = (35, 24, 17)T.

Ano: 2018·Banca: CESPE / CEBRASPE·Cargo: Oficial de Inteligência - Área 2·Concurso: ABIN

Determinado estudo socioeconômico considerou o modelo de regressão linear múltipla na forma matricial y = Xβ + ε, em que y = (y1, ..., y100)T representa o vetor de respostas (o símbolo sobrescrito T indica a operação de transposição), yTy = 2.500 e X, a matriz de delineamento, é tal que β = (β1, β2, β3)T é o vetor de parâmetros, e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média nula e variância σ². Tendo essas informações como referência, julgue o próximo item, considerando que o coeficiente de determinação (R²) do modelo em questão seja igual a 90%. Considerando que representa o estimador de mínimos quadrados ordinários de β2, a variância de é igual a 0,8.