Existem duas formas de se verificar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados disponíveis para sua elaboração. Uma delas é a anális...

Existem duas formas de se verificar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados disponíveis para sua elaboração. Uma delas é a análise dos resíduos do modelo que consistem nos erros cometidos na previsão de cada um dos valores estudados. Sobre a análise de resíduos, assinale a alternativa falsa:

Os resíduos padronizados precisam tem valor esperado nulo.
Os resíduos precisam ser aleatoriamente distribuídos, isso significa que sua distribuição possui um padrão.
Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três dados observados.
O gráfico de resíduos padronizado pode ser usado para verificar a hipótese de normalidade na distribuição dos resíduos.
Os resíduos precisam ser não auto correlacionados, ou seja, o resíduo de uma observação não tem relação com o resíduo da observação seguinte.
Os resíduos padronizados precisam tem valor esperado nulo.
Os resíduos precisam ser aleatoriamente distribuídos, isso significa que sua distribuição possui um padrão.
Para se realizar um estudo de regressão linear simples é necessário um número mínimo de três dados observados.
O gráfico de resíduos padronizado pode ser usado para verificar a hipótese de normalidade na distribuição dos resíduos.
Os resíduos precisam ser não auto correlacionados, ou seja, o resíduo de uma observação não tem relação com o resíduo da observação seguinte.