Suponha que no modelo de regressão linear múltipla Yi = α + β.Xi + y.W εi + , onde Y é a variável dependente, X e W são as ditas independentes, ε é o termo estocástico e α ,β e y os parâmetros. Depois de estimados os parâmetros, por MQO, e obtidos os resíduos, a inferência detectou algumas divergências com relação aos pressupostos clássicos. Observou-se uma alta correlação entre X e W, a presença de causalidade de Y sobre W e variâncias dos resíduos não constantes. Consideradas nesta ordem e tudo mais constante, tais divergências implicam, respectivamente,
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