Questão FC100129
Diversos fatores podem influenciar o tempo que um processo leva para ser julgado. Para tentar explicar isso, um analista de um tribunal selecionou algumas variáveis e concluiu que
Regressão
CEBRASPE (CESPE) · 2023
Com base nessas informações e sabendo que existe uma correlação positiva entre as variáveis e que Var(X) = 2,35, julgue o item a seguir.
Independentemente do fato de o estimador ser do tipo mínimos quadrados ordinários ou de máxima verossimilhança, os parâmetros estimados do modelo de regressão linear serão os mesmos.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Comentário: A assertiva apresentada é CERTA, pois, em contextos onde a linearidade e a independência dos erros são respeitadas, os métodos de mínimos quadrados ordinários (MQO) e de máxima verossimilhança (MV) tendem a fornecer estimativas idênticas para os parâmetros do modelo de regressão linear.
Isso ocorre porque ambos os métodos buscam a mesma solução para os coeficientes que melhor explicam a relação entre a variável dependente e a variável independente (neste caso, a quantidade de atores envolvidos).
Importante ressaltar que essa equivalência nos estimadores está condicionada a certas premissas, como a normalidade dos erros. Assim, se o erro da população segue uma distribuição normal com média \(0\) e variância constante \(σ^2\), a congruência entre os estimadores dos parâmetros é garantida.
Entretanto, para o cálculo da variância dos estimadores, os métodos divergem: o MQO considera o número de variáveis explicativas, enquanto o MV não depende desse número. Portanto, a estrutura das estimativas é a mesma, mas podem ter diferentes abordagens quando se trata da estimativa de variâncias. Assim, afirmamos que a resposta é realmente correta sob as condições adecuadas do modelo de regressão linear.
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