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No setor de transportes e logística, demanda, preço e tráfego
estão interligados, independentemente do modal utilizado.
Ao longo do tempo, de forma dinâmica e aleatória, quando uma
dessas variáveis muda, as demais também são afetadas. Por isso,
essas séries costumam ser tratadas como processos estocásticos e,
geralmente, são modeladas juntas por meio de modelos vetoriais
autorregressivos (VAR). No que se refere a esse assunto, julgue
os itens subsequentes.
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No setor de transportes e logística, demanda, preço e tráfego
estão interligados, independentemente do modal utilizado.
Ao longo do tempo, de forma dinâmica e aleatória, quando uma
dessas variáveis muda, as demais também são afetadas. Por isso,
essas séries costumam ser tratadas como processos estocásticos e,
geralmente, são modeladas juntas por meio de modelos vetoriais
autorregressivos (VAR). No que se refere a esse assunto, julgue
os itens subsequentes.
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Em um relatório técnico a respeito da geração e atração de viagens de transporte de cargas inter-regional, utilizou-se uma regressão linear múltipla estimada pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO). O modelo básico desenvolvido tinha o número de viagens como variável dependente Y e, como variáveis explicativas, a produção e o consumo. Os resultados do modelo básico são apresentados a seguir.
| variáveis | parâmetros estimados | Pr > |t| |
|---|---|---|
| intercepto | 52.839 | < 0,0001 |
| produção | 0,18081 | 0,0010 |
| consumo | 0,65769 | < 0,0001 |
Com base nesses resultados, considerando R2 ajustado igual a 0,6354, julgue os itens a seguir.
A análise dos parâmetros estimados indica que, mantida constante a produção, um aumento de uma unidade no consumo está associado a um aumento médio aproximado de 0,66 unidade no número de viagens Y.
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Em um relatório técnico a respeito da geração e atração de viagens de transporte de cargas inter-regional, utilizou-se uma regressão linear múltipla estimada pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO). O modelo básico desenvolvido tinha o número de viagens como variável dependente Y e, como variáveis explicativas, a produção e o consumo. Os resultados do modelo básico são apresentados a seguir.
| variáveis | parâmetros estimados | Pr > |t| |
|---|---|---|
| intercepto | 52.839 | < 0,0001 |
| produção | 0,18081 | 0,0010 |
| consumo | 0,65769 | < 0,0001 |
Com base nesses resultados, considerando R2 ajustado igual a 0,6354, julgue os itens a seguir.
O R2 ajustado indica que aproximadamente 63,54% da variação em Y é explicada conjuntamente pelas variáveis de produção e consumo, após o ajuste pelo número de regressoras.
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Em um relatório técnico a respeito da geração e atração de viagens de transporte de cargas inter-regional, utilizou-se uma regressão linear múltipla estimada pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO). O modelo básico desenvolvido tinha o número de viagens como variável dependente Y e, como variáveis explicativas, a produção e o consumo. Os resultados do modelo básico são apresentados a seguir.
| variáveis | parâmetros estimados | Pr > |t| |
|---|---|---|
| intercepto | 52.839 | < 0,0001 |
| produção | 0,18081 | 0,0010 |
| consumo | 0,65769 | < 0,0001 |
Com base nesses resultados, considerando R2 ajustado igual a 0,6354, julgue os itens a seguir.
A análise do p-valor do teste t associado a cada coeficiente da regressão indica que as variáveis intercepto, produção e consumo são estatisticamente significativas.
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Considerando modelos probabilísticos e variáveis independentes
binárias, julgue o item a seguir.
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Sabendo que a análise de dados em painel é típica do setor de
transportes, julgue os itens subsecutivos, acerca de modelos de
efeitos fixos e de efeitos randômicos.
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Sabendo que a análise de dados em painel é típica do setor de
transportes, julgue os itens subsecutivos, acerca de modelos de
efeitos fixos e de efeitos randômicos.
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Os modelos de regressão têm múltiplas aplicações no setor
de transportes, como a definição de demandas em concessões
aeroportuárias, a avaliação dos impactos de obras ferroviárias e o
dimensionamento da capacidade logística de hidrovias.
Acerca de teste de hipóteses, propriedades e eficiência dos
estimadores, máxima verossimilhança e intervalos de confiança,
julgue os itens subsequentes.
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Os modelos de regressão têm múltiplas aplicações no setor
de transportes, como a definição de demandas em concessões
aeroportuárias, a avaliação dos impactos de obras ferroviárias e o
dimensionamento da capacidade logística de hidrovias.
Acerca de teste de hipóteses, propriedades e eficiência dos
estimadores, máxima verossimilhança e intervalos de confiança,
julgue os itens subsequentes.
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