Considerando que um modelo de regressão linear apresenta a forma y = X ⋅ β + ϵ, em que y é o vetor resposta, X é a matriz de covariáveis, β é o vetor de parâmetros e ϵ é o erro do modelo, julgue os próximos itens acerca do estimador de mínimos quadrados (EMQ) e do estimador de máxima verossimilhança (EMV) para esse modelo. O EMQ minimiza a soma do quadrado dos resíduos, independentemente da distribuição dos dados.

O EMQ minimiza a soma do quadrado dos resíduos, independe...

Q4036146

O EMQ minimiza a soma do quadrado dos resíduos, independentemente da distribuição dos dados.

Certo

Errado