Quando é dito que um modelo de regressão linear é heterocedá...

Homocedasticidade = variância constante;

Heterocedasticidade = variância NAO constante

GAB. C

Quando se diz que um modelo de regressão linear é heterocedástico, isso significa que a variância dos resíduos não é constante ao longo das observações. Em outras palavras, a dispersão dos resíduos varia com o valor das variáveis independentes ou ao longo das observações.

Vamos analisar cada alternativa:

A) A soma das diferenças entre os valores observados e seus resíduos não é nula.

Incorreto. A soma das diferenças entre os valores observados e os valores ajustados é igual a zero, mas isso não está relacionado com a heterocedasticidade.

B) Todos os estimadores do modelo são eficientes.

Incorreto. A heterocedasticidade pode afetar a eficiência dos estimadores. Em presença de heterocedasticidade, os estimadores dos coeficientes podem ser ainda não viesados, mas não são mais eficientes e os erros-padrão podem ser incorretos.

C) A variância dos resíduos não é constante.

Correto. Heterocedasticidade refere-se exatamente a essa situação: a variância dos resíduos varia com o nível das variáveis independentes ou ao longo das observações.

D) Existe forte correlação entre as variáveis explicativas.

Incorreto. Isso se refere à multicolinearidade, não à heterocedasticidade.

E) Existe autocorrelação entre os resíduos.

Incorreto. A autocorrelação entre os resíduos refere-se a padrões de dependência temporal ou sequencial nos resíduos, o que é um problema diferente chamado de autocorrelação ou correlação serial.

Portanto, a alternativa correta é:

C) A variância dos resíduos não é constante.