Considerando o modelo de regressão linear múltipla y = Xβ + e, sendo ynx1 o vetor de valores observados para a variável
resposta, Xnxp a matriz de regressores, βpx1 o vetor de parâmetros e enx1 o vetor de erros aleatórios, analise as
proposições abaixo.
1) Quando os elementos não diagonais da matriz de variâncias-covariâncias (Var(e)) forem todos não nulos, tem-se
presença de correlação não nula entre os elementos de y.
2) Assumindo el =0,1ei-1-1 + ui,i = 1,...,n, sendo ui um ruído branco, tem-se uma estrutura de autocorrelação dos
erros, baseada em um modelo AR(1).
3) Sob autocorrelação, o estimador de mínimos quadrados para β permanece não viesado, atendendo ao Teorema de
Gauss-Marcov.
4) Sob heteroscedasticidade, o estimador de mínimos quadrados para p permanece não viesado, porém não satisfaz o
Teorema de Gauss-Marcov.
Estão corretas: