Na utilização de modelos de regressão linear, devem ser
observados pressupostos básicos. Assim, deve-se atender
a algumas condições básicas. Entre elas, garantir que
A
ocorra a micronumerosidade, motivo pelo qual deve
ser estabelecido o número mínimo de dados a serem
considerados.
B
os erros sejam autocorrelacionados, ou seja, dependentes
sob a condição de normalidade.
C
os erros sejam variáveis aleatórias com variância
constante, ou seja, heterocedásticos.
D
os erros sejam variáveis aleatórias com distribuição
normal.
E
existam correlações evidentes entre o erro aleatório
e as variáveis independentes do modelo.