A) Teste de hipóteses B) Árvores de decisão C) Teoria dos jogos D) Análise de regressão
A) A correlação mostra uma relação entre variáveis, a causalidade implica que uma variável afecta diretamente a outra B) A correlação implica relações mais fortes do que a causalidade C) A correlação é o mesmo que a causalidade em econometria D) A causalidade implica uma relação mais fiável do que a correlação
A) A análise de dados de um único ponto no tempo B) O estudo de dados recolhidos ao longo do tempo C) A classificação das variáveis económicas D) Um método de previsão das tendências económicas futuras
A) Um tipo de autocorrelação B) A presença de valores anómalos nos dados C) Uma medida de incerteza na análise de regressão D) Quando a variância dos termos de erro não é constante
A) O modelo é linear B) A variância dos termos de erro é constante C) Os termos de erro não estão correlacionados D) Os resíduos têm uma distribuição normal
A) Os dados transversais são utilizados para previsões e os dados de séries cronológicas para análise B) Os dados transversais são contínuos, os dados de séries cronológicas são categóricos C) Os dados transversais são recolhidos num único momento, os dados de séries temporais são recolhidos ao longo do tempo D) Os dados de séries cronológicas representam entidades, os dados transversais representam o tempo
A) Heteroscedasticidade B) Autocorrelação C) Endogeneidade D) Multicolinearidade
A) Uma variável utilizada apenas para a regressão não linear B) Uma variável com valores que variam continuamente C) Uma variável utilizada para testar a autocorrelação D) Uma variável que assume o valor de 0 ou 1 para representar categorias
A) Prever tendências económicas futuras B) Para classificar os dados económicos C) Para testar a endogeneidade D) Para estimar a relação entre as variáveis dependentes e independentes
A) Ignorar a análise estatística em estudos econômicos. B) Concentrar-se exclusivamente em dados históricos. C) Criar modelos teóricos complexos sem a utilização de dados. D) Extrair relações simples de grandes conjuntos de dados.
A) Ragnar Frisch B) Jan Tinbergen C) Henry Ludwell Moore D) Udny Yule
A) "Synthetic Economics" de Henry Ludwell Moore B) "Manual of Political Economy" de Vilfredo Pareto C) "Mathematical Psychics" de Francis Ysidro Edgeworth D) "Political Arithmetick" de Sir William Petty
A) Consistência B) Eficiência C) Imparcialidade D) Viés
A) Mínimos quadrados ordinários (MQO) B) Estatística Bayesiana C) Estimativa de máxima verossimilhança D) Método geral de momentos
A) Mínimos Quadrados Ordinários B) Soluções Lineares Ótimas C) Segmentos de Linha Sobrepostos D) Séries Lineares Operacionais
A) Método geral de momentos B) Mínimos quadrados ordinários (MQO) C) Abordagens clássicas ou frequentistas D) Estatística Bayesiana
A) Imparcialidade B) Consistência C) Eficiência D) Viés
A) Projeto de descontinuidade de regressão. B) Card (1999). C) Mínimos quadrados ordinários. D) Diferenças em diferenças.
A) The Review of Economics and Statistics B) Econometrica C) The Journal of Applied Econometrics D) Econometric Reviews
A) Econometria bayesiana B) Modelagem causal estrutural C) Ensaios clínicos randomizados D) Análise de séries temporais
A) Causalidade bidirecional B) Viés de especificação C) Colinearidade D) Manipulação de dados para obter resultados desejados (p-hacking)
A) Utilizando apenas dados históricos. B) Aumentando o tamanho da amostra de seus estudos. C) Ignorando completamente a crítica. D) Adotando metodologias quase experimentais.
A) Consenso de especialistas. B) Software estatístico avançado. C) É preciso conhecer o cenário hipotético. D) Um conjunto de dados abrangente.
A) Informações qualitativas. B) O cenário contrafactual. C) Tendências históricas. D) Amostras aleatórias. |