Considere o modelo de regressão linear múltipla com regressores estocásticos

!$ y_1 = \beta_1 x_{1t} + \beta_2 x_{2t} + \varepsilon_t !$,

no qual !$ \varepsilon_t !$não é autocorrelacionado e tem média e variância condicionais a x_1t e x_2t iguais a zero e σ², respectivamente. Por simplicidade, suponha que as variáveis são expressas como desvios com relação às respectivas médias.

É correto afirmar que:

Item 1 - Se não conseguirmos observar x_1t, mas apenas x_1t*=x_1t+u_t, em que u_t é um erro de medida, e se substituirmos x_1t por !$ X_{1t}^* !$ na regressão, o estimador de mínimos quadrados ordinários de β₁ ainda assim será consistente;