Considerando que um modelo de regressão linear apresenta a forma y = X ∙ β + ε, em que y é o vetor resposta, X é a matriz de covariáveis, β é o vetor de parâmetros e ε é o erro do modelo, julgue o próximo item acerca do estimador de mínimos quadrados (EMQ) e do estimador de máxima verossimilhança (EMV) para esse modelo.
Sob a suposição de erros com distribuição normal e variância constante, o EMQ e o EMV para β são idênticos.