Estimação dos parâmetros de um círculo para modelos heteroscedásticos de regressão

Técnicas clássicas de regressão linear assumem que os erros, que representam a componente aleatória do modelo, têm variância constante, ou seja, assumem homoscedasticidade. Esta é uma suposição bastante forte e, em grande parte dos problemas práticos, pouco razoável. Um estimador consistente da matriz de variâncias e covariâncias do estimador do vetor de parâmetros foi proposto por Halbert White e é conhecido como HC0. Algumas formas alternativas deste estimador foram propostas na literatura, dentre as quais destacam-se HC1, HC2, HC3 e HC4. Os estimadores HC s usam os quadrados dos resíduos irrestritos; nós apresentamos também variantes que usam os quadrados dos resíduos restritos, denotadas por HCR0, HCR1, HCR2, HCR3 e HCR4. O objetivo da presente dissertação é, através de uso de métodos numéricos, estudar o comportamento, sob heteroscedasticiadade, de inferência sobre os parâmetros de um círculo mediante um modelo de regressão e mediante o uso dos estimadores consistentes da matriz de variância e covariâncias do estimador do vetor de parâmetros de regressã