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Entendimento do bem ou serviço: Entendimento das características do bem ou serviço a ser precificado.
Identificação das variáveis de análise: Identificação das principais variáveis de análise do bem ou serviço a ser precificado.
Análise das variáveis do bem ou serviço: Interpretação e análise das variáveis do bem ou serviço a ser precificado.
A amostragem probabilística que consiste em repetir, na amostra, a proporção dos segmentos da população é chamada de:
A partir dessa afirmação, analise as sentenças abaixo e assinale aquela que expressa CORRETAMENTE o pensamento do autor.
Na maioria das aplicações de modelos de regressão linear, estamos interessados em testar a hipótese nula, . Para analisar essa hipótese devemos aplicar alguns testes, como teste t e F, considerando algumas especificações, como o nível de significância.
Sobre os testes de inferência, podemos afirmar que:
Foram encontrados os seguintes resultados para estimar uma regressão linear com duas variáveis explicativas para uma amostra de tamanho 10. Variáveis preditoras Coeficiente Desvio padrão Estatística “t’ p-valor Constante
1. A economia é uma ferramenta para análises econômicas e estatísticas que permitem fazer projeções, estimativas, análises e inferências sobre as variáveis do nosso dia-a-dia.
2. A noção principal da economia é dada na análise mais simples, aquela que relaciona duas diferentes variáveis, a dependente e a explicativa (ou independente).
3. Podemos, através da econometria, ainda fazer previsões sobre variáveis econômicas, como o PIB, a taxa de câmbio, o desemprego, a inflação, a taxa de juros e assim por diante.
4. Os modelos econométricos utilizam da estatística para adequar os modelos econômicos à realidade, inserindo o termo de erro, que inclui tudo aquilo que não é observado no modelo econômico.
Assinale a alternativa correta:
Considerando o problema exposto e a formulação de um modelo de programação linear, a seguir analise as afirmacoes:
Com base no apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Para resolver os casos em que os modelos lineares normais não eram adequados, foram desenvolvidos os Modelos Lineares Generalizados (Generalized Linear Models).
PORQUE:
II. Os Modelos Lineares Generalizados representam um grupo de modelos de regressão lineares em que a variável dependente deve possuir distribuição normal.