Assinale a principal e mais comum preocupaçáo de modelos de forma reduzida: A sum _(i=1)^nx_(i)hat (y)_(i)=0hat (gamma ) B sum _(i=1)^nx_(i)hat (x)_(i)=0 C sum _(i=1)^ny_(i)bar (u)_(i)=0 D sum _(i=1)^nx_(i)hat (u)_(i)=0 E sum _(i=1)^nx_(i)hat (u)_(i)neq 0

principal e mais comum preocupação de modelos de forma reduzida é a opção D: $\sum _{i=1}^{n}x_{i}\hat {u}_{i}=0$. Esta condição é conhecida como "restrição de orçamento" e é usada para garantir que o modelo não seja sobreajustado aos dados de treinamento. Ela impõe que a soma dos produtos das variáveis independentes (xi) e das diferenças preditas (ui) seja igual a zero. Isso ajuda a evitar que o modelo se ajuste demais aos dados de treinamento, o que pode levar a um desempenho ruim em novos dados não vistos.