Suponha que X seja uma variável aleatória que possui distribuição normal(1,9) e que Y seja uma variável aleatória com distribuição normal(2,4). Julgue o item:

[Para a resolução desta questão talvez lhe seja útil saber que se Z tem distribuição normal padrão, então P(|Z|>1,28)=0,20; P(|Z|>1,645)=0,10 e P(|Z|>1,96)=0,05]

Item 4 - Se X e Y tem uma distribuição normal conjunta e Cov(X,Y)=0, então X e Y são independentes.

Suponha que X seja uma variável aleatória que possui distribuição normal(1,9) e que Y seja uma variável aleatória com distribuição normal(2,4). Julgue o item:

[Para a resolução desta questão talvez lhe seja útil saber que se Z tem distribuição normal padrão, então P(|Z|>1,28)=0,20; P(|Z|>1,645)=0,10 e P(|Z|>1,96)=0,05]

Item 3 - Se !$ W=2Y+1 !$, então !$ P(W \ge 8) > 10\% !$

Suponha que X seja uma variável aleatória que possui distribuição normal(1,9) e que Y seja uma variável aleatória com distribuição normal(2,4). Julgue o item:

[Para a resolução desta questão talvez lhe seja útil saber que se Z tem distribuição normal padrão, então P(|Z|>1,28)=0,20; P(|Z|>1,645)=0,10 e P(|Z|>1,96)=0,05]

Item 2 - !$ P(Y \ge 6)< 5\% !$

Suponha que X seja uma variável aleatória que possui distribuição normal(1,9) e que Y seja uma variável aleatória com distribuição normal(2,4). Julgue o item:

[Para a resolução desta questão talvez lhe seja útil saber que se Z tem distribuição normal padrão, então P(|Z|>1,28)=0,20; P(|Z|>1,645)=0,10 e P(|Z|>1,96)=0,05]

Item 1 - !$ P(0 \le Y \le 1)> 20 \% !$

Suponha que X seja uma variável aleatória que possui distribuição normal(1,9) e que Y seja uma variável aleatória com distribuição normal(2,4). Julgue o item:

[Para a resolução desta questão talvez lhe seja útil saber que se Z tem distribuição normal padrão, então P(|Z|>1,28)=0,20; P(|Z|>1,645)=0,10 e P(|Z|>1,96)=0,05]

Item 0 - !$ P(X \ge 4) < 10\% !$

Um pesquisador está interessado em estimar a relação entre duas variáveis Y e X. Considere as seguintes especificações alternativas:

!$ Y=\beta_0D_1+\beta_1D_2+ \mu !$ (1)

!$ Y=\beta_0 + \beta_1X+ \beta_2D_1+ \mu !$ (2)

!$ Y=\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (3)

!$ Y=\beta_0+\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (4)

em que !$ D_1 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo pertencer ao sexo masculino e 0 caso contrário e !$ D_2 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo for do sexo feminino e 0 caso contrário.

Julgue o item:

Item 4 - Se a especificação (3) for correta e omitirmos a variável D₂ da regressão, considerando que esta não é ortogonal a X, o estimador de mínimos quadrados ordinários de !$ \beta_1 !$ será viesado.

Um pesquisador está interessado em estimar a relação entre duas variáveis Y e X. Considere as seguintes especificações alternativas:

!$ Y=\beta_0D_1+\beta_1D_2+ \mu !$ (1)

!$ Y=\beta_0 + \beta_1X+ \beta_2D_1+ \mu !$ (2)

!$ Y=\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (3)

!$ Y=\beta_0+\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (4)

em que !$ D_1 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo pertencer ao sexo masculino e 0 caso contrário e !$ D_2 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo for do sexo feminino e 0 caso contrário.

Julgue o item:

Item 3 - Se a especificação (1) for correta e omitirmos a variável D₂ da regressão, o estimador de mínimos quadrados ordinários de !$ \beta_0 !$ será viesado.

Um pesquisador está interessado em estimar a relação entre duas variáveis Y e X. Considere as seguintes especificações alternativas:

!$ Y=\beta_0D_1+\beta_1D_2+ \mu !$ (1)

!$ Y=\beta_0 + \beta_1X+ \beta_2D_1+ \mu !$ (2)

!$ Y=\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (3)

!$ Y=\beta_0+\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (4)

em que !$ D_1 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo pertencer ao sexo masculino e 0 caso contrário e !$ D_2 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo for do sexo feminino e 0 caso contrário.

Julgue o item:

Item 2 - A especificação (4) dará origem ao problema conhecido como multicolinearidade.

Um pesquisador está interessado em estimar a relação entre duas variáveis Y e X. Considere as seguintes especificações alternativas:

!$ Y=\beta_0D_1+\beta_1D_2+ \mu !$ (1)

!$ Y=\beta_0 + \beta_1X+ \beta_2D_1+ \mu !$ (2)

!$ Y=\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (3)

!$ Y=\beta_0+\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (4)

em que !$ D_1 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo pertencer ao sexo masculino e 0 caso contrário e !$ D_2 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo for do sexo feminino e 0 caso contrário.

Julgue o item:

Item 1 - O R² da equação (2) será idêntico ao R² da equação (3).

Um pesquisador está interessado em estimar a relação entre duas variáveis Y e X. Considere as seguintes especificações alternativas:

!$ Y=\beta_0D_1+\beta_1D_2+ \mu !$ (1)

!$ Y=\beta_0 + \beta_1X+ \beta_2D_1+ \mu !$ (2)

!$ Y=\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (3)

!$ Y=\beta_0+\beta_1X+\beta_2D_1+\beta_3D_2+ \mu !$ (4)

em que !$ D_1 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo pertencer ao sexo masculino e 0 caso contrário e !$ D_2 !$ é uma variável dummy que assume o valor 1 se o indivíduo for do sexo feminino e 0 caso contrário.

Julgue o item:

Item 0 - As equações (2) e (3) são equivalentes.