Suponha que tenhamos um modelo linear que atenda a todas as premissas de regressão padrão (Gauss-Markov). Estamos interessados em . θ = 1 / β 1
Pergunta 1: Quais suposições são necessárias para que a distribuição de seja bem definida? seria importante --- outros?
Pergunta 2: adicione a suposição de que os erros seguem uma distribuição normal. Sabemos que, se é o MLE é uma função monotônica, então é o MLE de . A monotonicidade é necessária apenas na vizinhança de ? Em outras palavras, o MLE? O teorema do mapeamento contínuo pelo menos nos diz que esse parâmetro é consistente.
Pergunta 3: O método Delta e o bootstrap são os meios apropriados para encontrar a distribuição de ?
Pergunta 4: Como essas respostas são alteradas para o parâmetro ?
Além disso: podemos considerar reorganizar o problema para fornecer