Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.

ln(y_i) = α₀ + α₁ ln(y_i) + α₂ ln(p_i) + ϵ_i .

A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.

O vetor representa as estimativas para α = (α₀, α₁, α₂) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal com média zero e variância σ² .

Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.

ln(y_i) = α₀ + α₁ ln(y_i) + α₂ ln(p_i) + ϵ_i .

A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.

O vetor representa as estimativas para α = (α₀, α₁, α₂) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal com média zero e variância σ² .

Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.

ln(y_i) = α₀ + α₁ ln(y_i) + α₂ ln(p_i) + ϵ_i .

A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.

O vetor representa as estimativas para α = (α₀, α₁, α₂) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal com média zero e variância σ² .