Questões de Estatística - Estatística descritiva (Análise Exploratória de Dados)

se esse modelo for estimado por Mínimos Quadrados Ordinários, Modelo de Probabilidade Linear, não serão gerados estimadores consistentes para os b, pois apenas valores de Y = 1 são considerados.

se o termo de erro tem distribuição normal padrão, pode-se estimar o modelo por Mínimos Quadrados Ordinários, MQO, e fazer inferência clássica da forma usual está correto.

como a Var(Y|X) é constante, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários, MQO, é o melhor estimador linear não viesado.

o modelo pode ser estimado por Mínimos Quadrados Ponderados, e os pesos utilizados devem ser positivos.

a estimação robusta à heterocedasticidade não pode ser usada, pois não garante que a probabilidade estará entre zero e 1.

a forma funcional de e mais recomendável quando a amostra de dados possui valores extremos é a da distribuição normal padrão, ou seja, o modelo Probit é mais adequado.

o modelo utilizado sendo Probit, tem-se que $\mathrm{Pr}(y=1\mid x)=\mathrm{\Theta }\left({\mathrm{(x}}^{\mathrm{\prime }}\beta +\mathrm{\epsilon )}\right)$, onde Q é a função de distribuição acumulada de uma Normal Padrão.

o método de estimação empregado para a análise da Pr(y = 1|x) sempre deverá ser o de máxima verossimilhança.

os parâmetros b representam os efeitos marginais das variáveis explicativas sobre a probabilidade de y = 1.

os efeitos marginais sobre a Pr(y = 1|x) são obtidos diretamente a partir dos B estimados do modelo de probabilidade linear.

uma redução, passando a ser de 10%

uma redução, passando a ser de 18%

um aumento, passando a ser de 22%

um aumento, passando a ser de 30%

nem redução, nem aumento