Acerca das hipóteses do Modelo Clássico de Regressão Linear ...

( V ) Os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários são estimadores eficientes.

As hipóteses do Modelo Clássico de Regressão Linear são:

1) Relação Linear entre X e Y: O ajuste só é válido para relações lineares.

2) Os valores de X são fixos em repetidas amostras, não aleatórios: Quem varia é o regressando, o regressor é fixo e dado, qualquer que seja a amostra.

3) Esperança condicional dos erros igual a zero.

4) A variabilidade dos erros é constante, ou seja, os erros são homocedásticos. Assim, sua variância é a mesma para qualquer X.

5) Os erros são não autocorrelacionados. Não há relação entre valores ordenados dos erros segundo tempo ou espaço.

6) Os erros apresentam distribuição normal

Sob a hipótese da veracidade de alguns pressupostos, os estimadores obtidos pelo método de mínimos quadrados ordinários serão os Melhores Estimadores Lineares Não Viesados (MELNV, ou BLUE - Best Linear Unbiased Estimator). Esse é o chamado Teorema de Gauss-Markov.

( V ) Os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários são consistentes.

Consequência do Teorema de Gauss-Markov, uma vez que os estimadores serão BLUE.

( F ) Os termos de erro da função de regressão têm distribuição t-Student.

Nas hipóteses clássicas do modelo de regressão linear, os erros apresentam distribuição normal.

( F ) Para que haja regressão, considera-se que cov(Xi,ui)≠0.

Não é suposto hipóteses para se evitar correlação entre a variável independente e o erro 

Gabarito: Letra B