O modelo com erros nas variáveis é uma alternativa ao modelo clássico de regressão linear. Este modelo é utilizado quando as variáveis explicativas possuem erros inerentes à mensuração. Neste trabalho, realizamos estudos de simulação para analisar o desempenho do modelo com erro de medição, quando a suposição de normalidade é violada. Nesses casos, as estimativas dos parâmetros foram viesadas. Apresentamos ainda, uma aplicação a dados reais da taxa de desemprego, nos estados brasileiros, segundo o Índice de Gini, em 2019. Foram comparadas as regressões com e sem erros nas variáveis e selecionada aquela que melhor se ajustava aos dados. O modelo com erro nas variáveis explicou melhor o comportamento dos dados, sendo mais adequado para a análise de observações com erros de medida.
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