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 requer menos suposições sobre distribuições que o EMV para ser consistente.

O EMQ requer menos suposições sobre distribuições que o E...

Q4036154

O EMQ requer menos suposições sobre distribuições que o EMV para ser consistente.

Certo

Errado