Questão 1. Explique com suas próprias palavas os seguintes conceitos: a. Enuncie o Teorema de Gauss-Markov e as hipóteses relacionadas a ele b. C...

a. O Teorema de Gauss-Markov é um teorema que estabelece que, sob certas condições, o estimador de mínimos quadrados ordinários (MQO) é o melhor estimador linear não viesado possível. As hipóteses relacionadas a ele são: 1) linearidade do modelo; 2) exogeneidade dos regressores; 3) ausência de multicolinearidade perfeita; 4) homocedasticidade dos erros; 5) ausência de autocorrelação serial dos erros; 6) esperança condicional nula dos erros. b. Consistência do estimador é uma propriedade desejável de um estimador, que significa que, à medida que o tamanho da amostra aumenta, o estimador converge para o valor verdadeiro do parâmetro que está sendo estimado. c. O Teorema do Limite Central é um teorema estatístico que estabelece que, sob certas condições, a distribuição amostral da média de uma amostra aleatória de tamanho n de uma população com média μ e variância σ² se aproxima de uma distribuição normal com média μ e variância σ²/n, à medida que n aumenta. d. Normalidade assintótica é uma propriedade de um estimador que significa que, sob certas condições, a distribuição amostral do estimador se aproxima de uma distribuição normal à medida que o tamanho da amostra aumenta. e. Autocorrelação dos erros é uma propriedade indesejável de um modelo de regressão que ocorre quando os erros estão correlacionados entre si ao longo do tempo. Isso pode levar a estimativas imprecisas dos parâmetros do modelo e a erros padrão inflados.