Considere o seguinte modelo de regressão linear simples:
!$ y !$!$ i !$=!$ \beta !$0+!$ \beta !$1!$ x !$!$ i !$+!$ u !$!$ i !$, !$ i !$=1,2,…..!$ n !$.
Para uma amostra com 11 observações, são obtidos os seguintes resultados:
!$ \Sigma^{11}_{i=1}X_i=0, \Sigma^{11}_{i=1}Y_i=0, \Sigma^{11}_{i=1}X^2_i=A, \Sigma^{11}_{i=1}Y^2_i=B, \Sigma^{11}_{i=1}X_iY_i=C !$
Suponha que esse modelo tenha sido estimado pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) usando essa amostra com 11 observações. Sendo !$ \widehat{\beta}_0 !$ e !$ \widehat{\beta}_1 !$ os estimadores de MQO para !$ \beta_0 !$ e !$ \beta_1 !$, respectivamente, e !$ \widehat{y}_i=\widehat{\beta}_0+\widehat{\beta}_1X_1 !$, é correta a afirmativa:
Item 1 - !$ \widehat{\beta}_1=\dfrac{c}{A} !$.
