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Estatística · COMVEST UFAM · 2023

Questão comentada de Estatística

Considere as seguintes afirmativas sobre o Método dos Mínimos Quadrados Ordinário: I. O método dos mínimos quadrados consiste em adotar estimadores que minimizam a soma dos quadrados dos desvios entre valores estimados e valores observados na amostra. II. Os resíduos são dependentes dos valores da variável preditora. III. Há uma diferença entre o resíduo (ei) e o erro aleatório (εi). O resíduo se refere sempre ao modelo ajustado aplicado à sua amostra de ajuste. Por sua vez, o erro aleatório se refere ao modelo no âmbito da população, ou seja, Y = β0 + β1X + ε ⇒ ε = Y − (β0 + β1X) ⇒ ε = Y − E({Y}). IV.A soma dos resíduos não é nula, ou seja, ∑ ei ≠ 0. Assinale a alternativa CORRETA:

Gabarito: B

O Método dos Mínimos Quadrados Ordinário (MQO) é a base da regressão linear: ele escolhe os coeficientes da reta que minimizam a soma dos quadrados dos resíduos, isto é, das diferenças entre o valor observado e o valor ajustado pelo modelo. Em termos simples, o modelo tenta “errar o menos possível” no conjunto da amostra, e por isso a afirmativa I está correta. Também é importante separar duas ideias que muita gente mistura: erro aleatório (ε) e resíduo (e). O erro aleatório é o termo teórico do modelo populacional, aquilo que não observamos diretamente; já o resíduo é o que sobra depois de ajustar o modelo aos dados da amostra. A afirmativa III está correta exatamente por fazer essa distinção. A afirmativa II está errada porque resíduos não são, em regra, dependentes do valor da variável preditora de forma direta como a frase sugere. Em um modelo bem ajustado, espera-se que os resíduos se comportem como ruído, sem padrão sistemático em relação a X. Já a IV também está errada, porque, no MQO com intercepto, a soma dos resíduos é nula, isto é, ∑e_i = 0, não diferente de zero. Assim, sobram verdadeiras apenas I e III, que correspondem ao gabarito B. É aquela questão clássica de prova: se você sabe a diferença entre resíduo, erro e a propriedade da soma dos resíduos, mata a questão sem sofrer.

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