Considere o modelo de regressão linear com k
variáveis independentes e com intercepto
y = Xβ + ε ,
onde
y e ε são vetores aleatórios bi-dimensionais
X é a matriz de planejamento 2 por (k + 1)
β é o vetor de parâmetros (k + 1) dimensional.
Se ε tem distribuição normal bivariada, com vetor de
médias zero e matriz de covariância σ2 I2 , onde I2 é a
matriz identidade de ordem 2, então o estimador de
mínimos quadrados de β tem distribuição normal n-variada
com matriz de covariância e n dados, respectivamente,
por
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