Questão 3306746

Considerando que um modelo de regressão linear apresenta a forma y = X · \(\beta\) + \(\epsilon\) , em que y é o vetor resposta, X é a matriz de covariáveis, \(\beta\) é o vetor de parâmetros e \(\epsilon\) é o erro do modelo, julgue os próximos itens acerca do estimador de mínimos quadrados (EMQ) e do estimador de máxima verossimilhança (EMV) para esse modelo.

O EMQ minimiza a soma do quadrado dos resíduos, independentemente da distribuição dos dados.