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#3321599

Considere um modelo regressão linear simples da forma: 


yi = b0 + b1 xi + ei , i = 1,..., n


   em que yi é a variável resposta relativa ao i-ésimo indivíduo da amostra, xi é a variável explicativa relativa ao i-ésimo indivíduo da amostra, ei é o i-ésimo termo de erro, e b0 e b1 são os coeficientes de regressão. Marque a opção que apresenta um pressuposto que NÃO é necessário para assegurar que os coeficientes de regressão obtidos pelo método de mínimos quadrados ordinários sejam os Melhores Estimadores Lineares Não Viesados.

  • Os erros não são correlacionados com a variável independente X.
  • Os erros têm esperança igual a zero.
  • A variância dos erros é a mesma para todos os valores de xi.
  • Os erros são independentes.
  • Os erros têm distribuição normal.
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