Se os dados contiverem variância homocedástica: O modelo se torna confiável. Verdadeiro Falso

Falso. A homocedasticidade dos dados não é suficiente para garantir a confiabilidade do modelo. Embora a homocedasticidade possa ajudar a garantir a precisão das estimativas dos parâmetros do modelo, outros pressupostos também devem ser atendidos para garantir a confiabilidade do modelo, como a normalidade dos resíduos e a independência dos erros.