Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos com...

#Questão 794688 - Estatística, Regressão, FGV, 2017, Ministério Público Estadual - BA (MPE/BA), Analista Técnico

Em modelos de regressão múltipla, alguns pressupostos complementares são formulados para que os parâmetros possam ser estimados de forma satisfatória. Um deles trata da micronumerosidade e outro do tamanho da amostra.

Sobre essas duas adições, é correto afirmar que:

A) quanto mais intensa for a micronumerosidade, mais precisos serão os estimadores de MQO;

B) o número de parâmetros de um modelo deve ser sempre superior ao tamanho da amostra disponível para a estimação;

C) quanto maior o número de parâmetros em uma regressão, menor será a variância estimada dos erros;

D) se duas variáveis estão provocando a micronumerosidade, ambas devem ser excluídas da equação de regressão;

E) a micronumerosidade pode não ser um problema sério caso a regressão seja usada para projeções e não para estimações.

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