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Considere o modelo de regressão linear simples: Y = a + bX...
Considere o modelo de regressão linear simples: Y = a + bX + u, em que Y é a variável dependente, X é o regressor, u é o termo aleatório e a e b são parâmetros.
Se Cov(X,u)≠0, então o estimador de b por mínimos quadrados ordinários será
A
eficiente e consistente.
B
o melhor estimador linear não viesado.
C
viesado e inconsistente.
D
eficiente e viesado.
E
viesado e consistente.