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Judge the following iten considering the ideas of text CB5A2AAA and the vocabulary used in it.
Software methods constitute attempts to make software better.
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A equação seguinte foi obtida de um modelo de regressão linear múltipla ajustado sobre 12 amostras, em que cada valor entre parênteses abaixo do coeficiente representa o erro-padrão desse coeficiente, e representa o erro, D é uma variável dummy que assume o valor 0 caso não ocorra determinado evento e 1 caso ocorra, e X1 e X2 são duas variáveis regressoras.
A tabela de análise de variância (ANOVA) proporcionada pelo referido modelo é apresentada a seguir.
Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o próximo item.
Dado o valor crítico da estatística t de Student para 8 graus de liberdade a 5% de significância, t8;5% = 2,3, rejeita-se a hipótese de que cada um dos coeficientes da regressão seja nulo.
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Considerando um modelo de regressão linear com erros heteroscedásticos, julgue o item seguinte.
Para um modelo de regressão linear na forma Y = α + βX + e, em que Y representa a variável resposta, X é a variável regressora, e e denota o erro aleatório, o teste de Goldfeld–Quandt consiste em fazer duas regressões: uma com os maiores valores de X e outra com os menores valores de X, e verificar se as variâncias são distintas.
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Nessa situação hipotética,
um dos irmãos receberá metade da herança.
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A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue o item subsequente.
O teste de Durbin–Watson é um teste que permite identificar a autocorrelação serial de primeira ordem.
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A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue o item subsequente.
A autocorrelação dos erros, desde que não seja unitária em termos absolutos, insere um viés nas estimativas da variável dependente.
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A equação seguinte foi obtida de um modelo de regressão linear múltipla ajustado sobre 12 amostras, em que cada valor entre parênteses abaixo do coeficiente representa o erro-padrão desse coeficiente, e representa o erro, D é uma variável dummy que assume o valor 0 caso não ocorra determinado evento e 1 caso ocorra, e X1 e X2 são duas variáveis regressoras.
A tabela de análise de variância (ANOVA) proporcionada pelo referido modelo é apresentada a seguir.
Com base nas informações e na tabela apresentadas, julgue o próximo item.
Fixando-se determinado ponto (X1 , X2), a ocorrência do evento representado por D faz que a estimativa de Y diminua em mais de 80 unidades.
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A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue o item subsequente.
Na presença de autocorrelação de erros, o estimador mais eficiente da regressão por mínimos quadrados ordinários continua sendo BLUE (best linear unbiased estimator), ou seja, melhor estimador linear não viesado.
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Em um modelo de regressão linear simples na forma
yi
= a + bxi
+ εi
, em que a e b são constantes reais não nulas, yi representa a resposta da i-ésima observação a um estímulo xi e εi
é
o erro aleatório correspondente, para i = 1, ... , n, considere que
, em que 
, e que o desvio padrão
de cada εi
seja igual a 10, para i = 1, ..., n.
A respeito dessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
A heteroscedasticidade é um problema que surge quando o valor esperado dos erros não é zero.
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Em um modelo de regressão linear simples na forma
yi
= a + bxi
+ εi
, em que a e b são constantes reais não nulas, yi representa a resposta da i-ésima observação a um estímulo xi e εi
é
o erro aleatório correspondente, para i = 1, ... , n, considere que
, em que , e que o desvio padrão
de cada εi
seja igual a 10, para i = 1, ..., n.
A respeito dessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Se
representar o estimador de mínimos quadrados ordinários
do coeficiente b, então 
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