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Uma das premissas básicas mais importantes do modelo de regressão linear diz respeito à...
Uma das premissas básicas mais importantes do modelo de regressão linear diz respeito à distribuição normal do termo estocástico. A falta de plausibilidade, ou não confirmação dessa premissa, para amostras pequenas, irá afetar, sobretudo, a(s)
A
estimação dos coeficientes do modelo na população com base nos valores amostrais.
B
estimação dos coeficientes, os testes e os intervalos de confiança do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais.
C
eficiência das estimativas dos coeficientes, já que deixam de ser BLUE (Best Linear Unbiased Estimators).
D
utilização do modelo para efeitos preditivos por conta da falta de eficiência dos estimadores dos coeficientes.
E
inferências do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais (testes e intervalos de confiança).