A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocor...

#Questão 761263 - Estatística, Regressão, FGV, 2018, Tribunal de Justiça - AL (TJAL/AL), Analista Judiciário

A multicolinearidade é uma das dificuldades que pode ocorrer no processo de estimação de Modelos de Regressão Múltipla. Em casos mais severos, a multicolinearidade chega a impossibilitar a obtenção de estimativa, mas mesmo quando tal não se dá, outros problemas podem advir.

Como exemplo, seria possível dizer que:

A) os estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros tornam-se menos eficientes, por aumento das variâncias;

B) algumas das variáveis perdem por completo a sua capacidade de explicar o comportamento da variável dependente;

C) o resultado da inferência estatística sobre o modelo torna-se menos confiável, por viés da estatística F-Snedecor;

D) é necessário usar a estatística t-Student para testar as variáveis e retirar do modelo aquelas menos significativas;

E) os resultados da inferência do modelo como um todo e sobre os parâmetros, individualmente, podem ser inconsistentes.

Navegue em mais questões

Erro ao Ler: SQLSTATE[HY093]: Invalid parameter number: number of bound variables does not match number of tokens