Uma das premissas básicas mais importantes do modelo de regressão lin… (Cesgranrio 2017)

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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)

Aestimação dos coeficientes do modelo na população com base nos valores amostrais.Bestimação dos coeficientes, os testes e os intervalos de confiança do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais.Ceficiência das estimativas dos coeficientes, já que deixam de ser BLUE (Best Linear Unbiased Estimators).Dutilização do modelo para efeitos preditivos por conta da falta de eficiência dos estimadores dos coeficientes.Einferências do modelo e seus coeficientes na população, com base nos valores amostrais (testes e intervalos de confiança).

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Questão de prova oficial, com o gabarito definitivo publicado pela banca. Reproduzida para fins de estudo.