Considerando o modelo de regressão linear múltipla y = Xβ + e , sendo ynx1 o vetor de valores observados para a variável resposta, Xnxp a matriz de regressor...

Considerando o modelo de regressão linear múltipla y = Xβ + e , sendo ynx1 o vetor de valores observados para a variável resposta, Xnxp a matriz de regressores, βpx1 o vetor de parâmetros e enx1 o vetor de erros aleatórios, analise as proposições abaixo.

1. Quando os elementos não diagonais da matriz de variâncias-covariâncias ( Var(e) ) forem todos não nulos, tem-se presença de correlação não nula entre os elementos de y. 2) Assumindo e_l =0,1e_i-1-1 + u_i,i = 1,...,n , sendo ui um ruído branco, tem-se uma estrutura de autocorrelação dos erros, baseada em um modelo AR(1). 3) Sob autocorrelação, o estimador de mínimos quadrados para β permanece não viesado, atendendo ao Teorema de Gauss-Marcov. 4) Sob heteroscedasticidade, o estimador de mínimos quadrados para p permanece não viesado, porém não satisfaz o Teorema de Gauss-Marcov. Estão corretas: