Analise as afirmativas abaixo acerca da heterocedasticidade no modelo de regressão linear clássico.

1. A presença de heterocedasticidade torna os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários viesados e inconsistentes.

2. Na presença de heterocedasticidade, os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários permanecem não viesados, porém deixam de ser eficientes.

3. A heterocedasticidade compromete a validade dos testes estatísticos usuais, caso não sejam utilizados erros-padrão robustos.


Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

No âmbito da estatística, diferentes técnicas e ferramentas são utilizadas para resumir dados, identificar padrões e modelar relações entre variáveis.
Relacione abaixo os Conceitos (Coluna 1) com suas respectivas Definições (Coluna 2).
Coluna 1 Conceitos
1. Regressão simples 2. Série temporal 3. Estatística descritiva
Coluna 2 Definições
( ) Resumo de medidas de centralidade e dispersão. ( ) Modelagem da relação entre duas variáveis. ( ) Análise de padrões ao longo do tempo.


Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.