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Seja o método de mínimos quadrados ordinários (MQO) para o...
Seja o método de mínimos quadrados ordinários (MQO) para o modelo de regressão linear múltipla: Yi = β0 + β1X1i+ β2 X2i+ εi.
É CORRETO afirmar, tomando Gujarati (2000), que:
A
A hipótese central, Ε⦗εi |X1i,X2i⦘, estabelece a existência de correlação entre as variáveis no termo de erro e X1 e X2.
B
A seleção dos valores dos parâmetros desconhecidos que minimizam a soma dos quadrados dos resíduos da regressão tem como coeficiente de intercepto: β^0=Yˉ−β^1Xˉ1−β^2Xˉ2−εi.
C
O ponto (x1, x2, y) sempre está na reta de regressão de MQO.
D
A variação total em y é dada pela soma da variação que foi explicada pela regressão excluindo os resíduos.
E
Seja R2 a razão entre a soma do quadrado explicado pela regressão com a soma total dos quadrados, então R2 decresce quando se adiciona uma nova variável explicativa na regressão.