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Na estimação do vetor de parâmetros , em modelos lineares...
Na estimação do vetor de parâmetros , em modelos lineares, podem ser utilizados vários métodos. Os mais comuns são o Método dos Mínimos Quadrados e o Método da Máxima Verossimilhança. O propósito desses métodos é encontrar um estimador para o vetor de parâmetros tal que o somatório dos quadrados das distâncias entre cada ponto observado e seu correspondente estimado pelo modelo seja mínimo. Para esses dois métodos citados, os estimadores obtidos são iguais, no entanto, pode ocorrer, que para métodos diferentes, resultam-se estimadores diferentes. Nesses casos, é necessário escolher o melhor estimador. Assinale a alternativa que apresenta o(s) principal(is) critério(s) utilizado(s) para avaliar um estimador de um parâmetro para um modelo linear.
Considere o seguinte:
1. Não viesado - E(
) = βi ;
2. Consistência - 
(| − βi| ≥ ε)= 0 para qualquer ε > 0;
3. Suficiência - quando a função de densidade de probabilidade conjunta condicional das
observações amostrais, dado 
, não depende do parâmetro 
;
4. Variância Mínima - um estimador é de variância mínima de se para qualquer outro
estimador * var() ≤ var(*) para todo *.
5. Normalidade – os parâmetros devem distribuir-se conforme a distribuição normal padrão.