A) Anàlisi de regressió B) Prova d'hipòtesis C) Arbres de decisió D) Teoria dels jocs
A) La correlació és el mateix que la causalitat en econometria. B) La correlació implica relacions més fortes que la causalitat. C) La correlació mostra una relació entre variables, mentre que la causalitat implica que una variable afecta directament l'altra. D) La causalitat implica una relació més fiable que la correlació.
A) L'anàlisi de dades d'un moment concret en el temps. B) Un mètode per predir tendències econòmiques futures. C) La classificació de variables econòmiques. D) L'estudi de dades recollides al llarg del temps.
A) Els residus segueixen una distribució normal. B) El model és lineal. C) La variància dels termes d'error és constant. D) Els termes d'error no estan correlacionats.
A) Multicolinealitat B) Autocorreŀlació C) Endogeneïtat D) Heteroscedasticitat
A) Una variable utilitzada per a la prova d'autocorreació. B) Una variable que adopta el valor de 0 o 1 per representar categories. C) Una variable amb valors que varien contínuament. D) Una variable utilitzada només per a la regressió no lineal.
A) Quan la variància dels termes d'error no és constant. B) La presència de valors atípics en les dades. C) Una mesura de la incertesa en l'anàlisi de regressió. D) Un tipus d'autocorreació.
A) Les dades transversals es recullen en un moment concret, mentre que les dades de sèries temporals es recullen al llarg del temps. B) Les dades de sèries temporals representen entitats, mentre que les dades transversals representen el temps. C) Les dades transversals s'utilitzen per a la predicció, mentre que les dades de sèries temporals s'utilitzen per a l'anàlisi. D) Les dades transversals són contínues, mentre que les dades de sèries temporals són categòriques.
A) Comprovar l'existència d'endogeneïtat. B) Estimar la relació entre les variables dependents i independents. C) Classificar dades econòmiques. D) Predir tendències econòmiques futures.
A) Centrar-se exclusivament en dades històriques. B) Extreure relacions senzilles de conjunts de dades grans. C) Ignorar l'anàlisi estadística en els estudis econòmics. D) Crear models teòrics complexos sense utilitzar dades.
A) Henry Ludwell Moore B) Udny Yule C) Jan Tinbergen D) Ragnar Frisch
A) "Synthetic Economics" d'Henry Ludwell Moore B) "Manual of Political Economy" de Vilfredo Pareto C) "Political Arithmetick" de Sir William Petty D) "Mathematical Psychics" de Francis Ysidro Edgeworth
A) Imparcialitat B) Consistència C) Eficiència D) Biaix
A) Mínims quadrats ordinaris (MCO) B) Mètode general de moments C) Estadística bayesiana D) Estimació de la màxima versemblança
A) Mínims quadrats ordinaris B) Sèries mínimes operatives C) Segments de línia solapats D) Solucions lineals òptimes
A) Estadística bayesiana B) Mètode general de moments C) Enfocs clàssics o frequentistes D) Mínims quadrats ordinaris (MQO)
A) Biaix B) Imparcialitat C) Consistència D) Eficiència
A) Card (1999). B) Mínims quadrats ordinaris. C) Anàlisi de diferències en diferències. D) Disseny de discontinuïtat en la regressió.
A) Econometrica B) The Review of Economics and Statistics C) Econometric Reviews D) The Journal of Applied Econometrics
A) Assajos controlats aleatoritzats B) Econometria bayesiana C) Anàlisi de sèries temporals D) Modelatge causal estructural
A) Biaix en la especificació B) Manipulació de dades per obtenir resultats desitjats C) Collinearitat D) Causalitat bidireccional
A) Augmentant la mida de la mostra dels seus estudis. B) Ignorant completament la crítica. C) Utilitzant només dades històriques. D) Adoptant metodologies quasi-experimentals.
A) Un conjunt de dades ampli. B) Consens d'experts. C) Programari estadístic avançat. D) Cal conèixer l'hipòtesi contrafactual.
A) El que podria haver estat. (O: L'hipòtesi contrafactual.) B) Tendències històriques. C) Mostres aleatòries. D) Informació qualitativa. |