Fonte dos comentários abaixo:
https://ibape-nacional.com.br/biblioteca/wp-content/uploads/2020/02/AO-24-Toda-Micronumerosidade-%C3%A9-Prejudicial.pdf
Sobre a letra E (resposta)
"O fato real é que essa abordagem não encontra amparo na literatura e é motivo de comentário em Gujarati & Porter (5ªEd / 2011) onde textualmente lê-se:
“O termo micronumerosidade deve-se a Goldberger que criou o termo micronumerosidade, para contrapor à polissílaba multicolinearidade. De acordo com Goldberger, a micronumerosidade exata (a contraparte da multicolinearidade exata) surge quando n, o tamanho da mostra, é zero, caso em que qualquer tipo de estimação é impossível. A quase micronumerosidade, como a quase multicolinearidade, surge quando o número de observações mal excede o número de parâmetros a serem estimados, originalmente, a existência de uma relação linear “perfeita” ou exata entre algumas ou todas as variáveis explanatórias de um modelo de regressão”."
Sobre a letra A (errada, pra ficar certa, tinha que inverter: "quanto mais intensa for a micronumerosidade, MENOS precisos serão os estimadores de MQO")
Assim, as consequências da micronumerosidade podem ser tratadas como fenômenos que levam a multicolinearidade e assim devem ser tecnicamente analisados como relacionadas por (Gujarati e Porter, 5ª Ed / 2011) e transcritas a seguir:
1 Embora sejam os melhores estimadores lineares não viesados, os estimadores de MQO têm grandes variâncias e covariâncias, tornando difícil uma estimação precisa.
2 Devido à consequência 1, os intervalos de confiança tendem a ser muito mais amplos, levando à aceitação imediata da “hipótese nula igual a zero” (isto é, o verdadeiro coeficiente populacional igual a zero).
3 Também, devido à consequência 1, a razão t de um ou mais coeficientes tende a ser estatisticamente insignificante.
4 Embora a razão t de um ou mais coeficientes seja estatisticamente insignificante, R2 , a medida geral da qualidade do ajustamento, pode ser muito alto.
5 Os estimadores de MQO e seus erros padrão podem ser sensíveis a pequenas alterações nos dados.