[Acetatos 100-126] O problema da inferência estatística no contexto duma regressão linear. Os pressupostos adicionais; o Modelo de Regressão Linear. O vector dos parâmetros beta. O vector aleatório beta-chapéu, dos estimadores dos parâmetros do modelo. Ferramentas para vectores aleatórios: o vector esperado e suas propreidades operatórias; a matriz de (co-)variâncias e suas propriedades operatórias. A distribuição Multinormal e suas principais propriedades. Consequências do Modelo Linear: a distribuição de probabilidades do vector de observações da variável resposta, Y e respectiva interpretação. A distribuição de probabilidades do vector de estimadores, beta-chapéu, e respectiva interpretação. A distribuição de probabilidades de cada estimador beta-chapéu e sua estandardização. A necessidade dum estimador da variância sigma^2 dos erros aleatórios.

NOTA: Aula leccionada a 26.3.19, das 11h às 13h30. Por impossibilidade de comparência de 2 alunos, a aula de quinta-feira dia 21 de Março foi adiada. A matéria dessa aula foi leccionada no horário de terça-feira, dia 26 de Março. A aula perdida será recuperada na quinta-feira, dia 4 de Abril, das 15h às 17h30.