DiversosDiversos (7)

• (CESGRANRIO 2018)

Uma das premissas básicas mais importantes do modelo de regressão linear diz respeito à distribuição normal do termo estocástico. A falta de plausibilidade, ou não confirmação dessa premissa, para amostras pequenas, irá afetar, sobretudo, a(s)


A) estimação dos coeficientes do modelo na população com base nos valores amostrais.

B) estimação dos coeficientes, os testes e os intervalos de confiança do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais.

C) eficiência das estimativas dos coeficientes, já que deixam de ser BLUE ( Best Linear Unbiased Estimators ).

D) utilização do modelo para efeitos preditivos por conta da falta de eficiência dos estimadores dos coeficientes.

E) inferências do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais (testes e intervalos de confiança).


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