Considere o seguinte modelo de regressão linear múltipla:

(1) !$ y_i = \beta_0 + \beta_1x_{1i} + \beta_2x_{2i} + u _i !$.

Defina !$ \hat { \beta}_0 !$, !$ \hat { \beta}_1 !$ e !$ \hat { \beta}_2 !$ como os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para !$ \beta_0 !$, !$ \beta_1 !$ e !$ \beta_2 !$, , respectivamente. Supondo que a equação acima tenha sido estimada pelo método de MQO usando uma amostra com n observações, julgue a afirmativa:

Item 3 - !$ \overline{y} = \hat \beta_0 + \hat \beta_1 \overline{x} _1 + \hat \beta_2 \overline{x}_2 !$;