Enunciados de questões e informações de concursos
Considere o seguinte modelo de regressão:
Y_i = \beta_1x_i + u_i, i = 1, ..., n, em que E[u_i|x_i] = 0 e Var[u_i|x_i] = σ^2.
Considere três estimadores para \beta_1:
b_1 = { \large \textstyle \sum_{i=1}^n (x_i - \bar x)(y_i - \bar y) \over \textstyle \sum_{i=1}^n(x_i - \bar x)^2}, b_1^* = { \large \textstyle \sum_{i=1}^n x_iy_i \over \textstyle \sum_{i=1}^n x_i^2}, b_1^{**} = { \large \textstyle \sum_{i=1}^n x_iy_i \over \textstyle \sum_{i=1}^n (x_i - \bar x)^2}, em que \bar x = { \large 1 \over n} \textstyle \sum_{i=1}^n x_i.
Sobre esses estimadores, é correto afirmar:
Item 1 - b1 é um estimador consistente para \beta_1.