A análise de regressão simples refere-se à quantificação e descrição dada pela relação entre uma variável dependente (ou explicada) e uma outra var...

Claro! Vou explicar as hipóteses (i) e (iii) do modelo de regressão linear simples: (i) Linearidade no parâmetro: Essa hipótese assume que a relação entre a variável dependente (ou explicada) e a variável explicativa é linear. Isso significa que o efeito da variável explicativa sobre a variável dependente é constante e proporcional. Em outras palavras, a relação entre as duas variáveis pode ser representada por uma linha reta. (iii) A média condicional do termo de erro é igual a zero: Essa hipótese assume que, para cada valor da variável explicativa, a média dos erros (ou resíduos) é igual a zero. Em outras palavras, não há um viés sistemático nos erros em relação à variável explicativa. Isso implica que, em média, os erros não estão inclinados para cima ou para baixo em relação aos valores previstos pelo modelo. Essas hipóteses são importantes para garantir a validade e interpretação correta dos resultados da análise de regressão simples.