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No modelo de regressão linear simples yt = a + βxt + ut , yt é a variável dependente, xt é a variável independente, a e β são parâmetros,â
são parâmetros estimados, respectivamente, de a e β, ut é o termo de erro e n é o número de observações. No que tange ao problema ótimo de minimização da soma dos quadrados dos resíduos, julgue os itens subsequentes
A segunda derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado â é igual a 2n.
A segunda derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado â é igual a 2n.
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No modelo de regressão linear simples yt = a + βxt + ut , yt é a variável dependente, xt é a variável independente, a e β são parâmetros,â
são parâmetros estimados, respectivamente, de a e β, ut é o termo de erro e n é o número de observações. No que tange ao problema ótimo de minimização da soma dos quadrados dos resíduos, julgue os itens subsequentes.
A derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado
é igual a 
A derivada parcial da soma dos quadrados dos resíduos em relação ao parâmetro estimado
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Com relação à econometria com dados em painel, julgue os próximos itens.
onsidere um modelo estimado por efeitos aleatórios cujos erros combinados são dados por u it = v i+ eit,| em que i é o indicador do indivíduo e t é o indicador do tempo. Considere, ainda, que os erros possuem variância σ2v e σ2e , identicamente e independentemente distribuídos. Nessa situação, é correto afirmar que a correlação cor(uit , uis) pode ser expressa por pode ser expressa por cor(uit , uis) =
, em que s ≠ t.
onsidere um modelo estimado por efeitos aleatórios cujos erros combinados são dados por u it = v i+ eit,| em que i é o indicador do indivíduo e t é o indicador do tempo. Considere, ainda, que os erros possuem variância σ2v e σ2e , identicamente e independentemente distribuídos. Nessa situação, é correto afirmar que a correlação cor(uit , uis) pode ser expressa por pode ser expressa por cor(uit , uis) =
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Na forma ajustada do modelo de regressão
e são, respectivamente, os estimadores de mínimos quadrados ordinários de a e β . A respeito desse modelo, julgue os itens que se seguem.

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Na forma ajustada do modelo de regressão
e são, respectivamente, os estimadores de mínimos quadrados ordinários de a e β . A respeito desse modelo, julgue os itens que se seguem.
A variância da variável regressora xt pode ser nula.
A variância da variável regressora xt pode ser nula.
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Em relação às propriedades do modelo clássico de regressão linear, julgue os itens a seguir.
O modelo de regressão linear simples pela origem, cujo ajuste pelo método de mínimos quadrados ordinários se apresenta na forma
sempre gera estimativas viciadas para o coeficiente β.
O modelo de regressão linear simples pela origem, cujo ajuste pelo método de mínimos quadrados ordinários se apresenta na forma
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O único equilíbrio de Nash em estratégias puras é o resultado (A, BB).
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Um dos jogadores apresenta estratégia dominada.
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A respeito das trocas analisadas pelo diagrama de Edgeworth, julgue o item a seguir, supondo que haja preferências convexas.
Uma troca feita a partir de uma alocação ineficiente, ainda que melhore a situação de dois indivíduos, não resultará necessariamente em uma alocação eficiente.
Uma troca feita a partir de uma alocação ineficiente, ainda que melhore a situação de dois indivíduos, não resultará necessariamente em uma alocação eficiente.
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No que diz respeito aos impactos, princípios e efeitos da regulação, julgue os próximos itens.
Uma possibilidade para ajuste subjetivo é o método de equivalente a certeza, em que ajusta o risco ao projeto por meio dos fluxos de caixa e não pela taxa de desconto.
Uma possibilidade para ajuste subjetivo é o método de equivalente a certeza, em que ajusta o risco ao projeto por meio dos fluxos de caixa e não pela taxa de desconto.
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