Um modelo probabilístico de primeira ordem, ou seja, de regressão linear pode ser representado da seguinte forma: !$ \mathsf{y}=\beta_0+\beta_1 x+\varepsilon !$ .
Com base nessa equação, avalie as afirmativas a seguir:
I. Neste modelo, pode-se sempre assumir que !$ \varepsilon !$ , o componente de erro aleatório, seja um ruído branco.
II. Uma vez que o valor esperado do erro, !$ E(\varepsilon) !$, nem sempre será igual a zero, não é correto afirmar que o valor esperado de y, !$ E(\mathsf{y}) !$, será igual ao seu componente determinístico, !$ \beta_0+\beta_1x !$ .
III. Os símbolos gregos !$ \beta_0 !$ e !$ \beta_1 !$ são parâmetros populacionais que somente serão conhecidos se tiver acesso às medidas de toda a população de ( x, y).
Assinale:
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