(IBGE/2010/Cesgranrio/Adaptada)

Dentre os itens abaixo, identifique as premissas básicas para o modelo de regressão. 

I. Linearidade do fenômeno medido 

II. Variância não constante dos termos de erro (heterocedasticidade) 

III. Normalidade dos erros 

IV. Erros correlacionados 

V. A covariância entre dois erros aleatórios distintos não é nula. 

São premissas APENAS os itens 

A) I e III. 

B) II e III.

C) I, III e IV. 

D) I, III e V. 

E) I, II, III e V.

Resolução:

Análise dos itens: 

I) Premissa verdadeira, pois parte-se do princípio de que a relação entre as variáveis independente e dependente é linear.

II) Falsa. A variância dos termos de erro deve ser constante (homocedasticidade). 

III) Verdadeira. Assumimos que os erros aleatórios são bem modelados pela distribuição normal. 

IV) Falsa. A covariância entre erros distintos deve ser nula e isto implica que os erros não devem ser correlacionados. V) Falsa, conforme explicado acima. 

Gabarito: Letra A