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Considerando-se uma variável dependente binária, igual a 1 se a família é pobre e igual...
Considerando-se uma variável dependente binária, igual a 1 se a família é pobre e igual a 0 se a família é não pobre, define-se um modelo linear que contém variáveis, agrupadas em X, que caracterizam a família e a sua pessoa de referência, tal que:
E(Y|X) = P(Y=1|X) = Xβ + ε
Nesse contexto, conclui-se o seguinte:
A
se esse modelo for estimado por Mínimos Quadrados Ordinários, Modelo de Probabilidade Linear, não serão gerados estimadores consistentes para os β, pois apenas valores de Y = 1 são considerados.
B
se o termo de erro tem distribuição normal padrão, pode-se estimar o modelo por Mínimos Quadrados Ordinários, MQO, e fazer inferência clássica da forma usual está correto.
C
como a Var(Y|X) é constante, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários, MQO, é o melhor estimador linear não viesado.
D
o modelo pode ser estimado por Mínimos Quadrados Ponderados, e os pesos utilizados devem ser positivos.
E
a estimação robusta à heterocedasticidade não pode ser usada, pois não garante que a probabilidade estará entre zero e 1.