Ao analisarmos as Equações (3.1.6) e (3.1.7), fica evidente que as estimativas de mínimos quadrados são uma função dos dados amostrais. Mas como os...

Ao analisarmos as Equações (3.1.6) e (3.1.7), fica evidente que as estimativas de mínimos quadrados são uma função dos dados amostrais. Mas como os dados costumam mudar de amostra para amostra, consequentemente as estimativas mudarão. Portanto, alguma medida de “confiabilidade” ou precisão dos estimadores ØO1 e ØO2 faz-se necessária. Em estatística, a precisão de uma estimativa é medida por seu erro padrão (ep). Dadas as hipóteses gaussianas, a Seção 3A.3 do Apêndice 3A mostra que os erros padrão das estimativas de MQO podem ser obtidos como se segue:

As estimativas de mínimos quadrados são uma função dos dados amostrais.
A precisão de uma estimativa é medida por seu erro padrão (ep).
Os erros padrão das estimativas de MQO podem ser obtidos a partir das hipóteses gaussianas.
Os erros padrão das estimativas de MQO não mudam de amostra para amostra.
a) Apenas as afirmativas 1 e 2 estão corretas.
b) Apenas as afirmativas 2 e 3 estão corretas.
c) Apenas as afirmativas 1, 2 e 3 estão corretas.
d) Todas as afirmativas estão corretas.