Em modelos de regressão linear a qualidade das estimativas
depende, sobretudo, da verificação de pressupostos sobre o
comportamento da componente de erro do modelo. Entre os
principais pressupostos, estão o da homocedasticidade e o da
ortogonalidade dos erros com relação às variáveis explicativas do
modelo. No caso de violação dessas condições, os estimadores de
MQO poderão perder, respectivamente, as propriedades da:
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