Considere o ajuste da função de produção CES (elasticidade de substituição constante) a um conjunto de trinta observações das variáveis Q (produção), K (capital) e L (mão-de-óbra). Desse modo, postula-se que

em que é um vetor de parâmetros desconhecidos e os resíduos !$ \in_t !$ são independentes e homocedásticos com variância comum !$ \sigma^2 !$. Considere, ainda, !$ J (\beta) !$ a matriz jacobiana da resposta esperada no modelo de regressão não-linear acima. Sabendo que o ajuste de mínimos quadrados produziu as estatísticas

e que

em que !$ \hat {\beta} !$ é o estimador de !$ \beta !$, julgue o item a seguir.

O coeficiente de determinação !$ R^2 !$, mostrado na tabela acima, ao contrário da regressão linear com intercepto, não pode ser calculado como o quadrado do coeficiente de correlação entre valores observados e preditos.