Os pressupostos do modelo de regressão linear simples estão relacionados às propriedades dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e Máxima Verossimilhança (MV). Sobre essas vinculações, é correto afirmar que: A) a construção dos estimadores BLUE e MV usa diretamente os pressupostos, enquanto de MQO não; B) a normalidade dos erros pode ser dispensada para garantir as propriedades assintóticas dos estimadores de MQO; C) a eficiência dos estimadores de MQO não depende da identidade com os estimadores BLUE correspondentes; D) os pressupostos da heterocedasticidade e da autocorrelação nula são essenciais à consistência dos estimadores de MV; E) o pressuposto de que a variável explicativa é do tipo não estocástica impacta a consistência dos estimadores de MQO e MV, poupando os estimadores BLUE.

A) a construção dos estimadores BLUE e MV usa diretamente os pressupostos, enquanto de MQO não;

Questões Probabilidade e Estatística Regressão

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1Q543629 | Probabilidade e Estatística, Regressão, Analista Judiciário, Tribunal de Justiça nbsp AL, FGV, 2018

Os pressupostos do modelo de regressão linear simples estão relacionados às propriedades dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e Máxima Verossimilhança (MV).

Sobre essas vinculações, é correto afirmar que:

✂️ a) a construção dos estimadores BLUE e MV usa diretamente os pressupostos, enquanto de MQO não;
✂️ b) a normalidade dos erros pode ser dispensada para garantir as propriedades assintóticas dos estimadores de MQO;
✂️ c) a eficiência dos estimadores de MQO não depende da identidade com os estimadores BLUE correspondentes;
✂️ d) os pressupostos da heterocedasticidade e da autocorrelação nula são essenciais à consistência dos estimadores de MV;
✂️ e) o pressuposto de que a variável explicativa é do tipo não estocástica impacta a consistência dos estimadores de MQO e MV, poupando os estimadores BLUE.