Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre o modelo linear clássico e seus pressupostos: ( ) É um modelo em que esperamos que x explique y. Assim, podemos dizer que y é a variável dependente e x é a variável independente. É verdadeira (V). No modelo linear clássico, a variável dependente (y) é explicada pela variável independente (x). ( ) É um modelo que estima uma reta com base nos valores das observações de x. É verdadeira (V). O modelo linear clássico busca ajustar uma reta (ou linha) que melhor se ajusta aos dados observados. ( ) Ao estabelecermos uma reação entre y e x, podemos dizer que há relação de causalidade. É falsa (F). O modelo linear clássico pode indicar correlação, mas não necessariamente implica causalidade. A relação de causalidade deve ser estabelecida com base em outros critérios. ( ) Quando temos uma reta com inclinação positiva, então, podemos dizer que há uma relação linear positiva entre as variáveis. É verdadeira (V). Uma inclinação positiva indica que, à medida que x aumenta, y também tende a aumentar. ( ) Quando temos uma reta com inclinação negativa, então, podemos dizer que há uma relação linear positiva entre as variáveis. É falsa (F). Uma inclinação negativa indica que, à medida que x aumenta, y tende a diminuir, o que caracteriza uma relação linear negativa. Agora, organizando as respostas, temos: V - V - F - V - F. Portanto, a alternativa correta é: V – V – F – V – F.