Acerca da regressão linear, avalie as afirmativas a seguir. I. A regressão linear por mínimos quadrados ajustados determina uma equação que minimi...

As afirmativas I, II e III estão corretas. I. A regressão linear por mínimos quadrados ajustados determina uma equação que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos, ou seja, a diferença entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo. II. De um modo geral, podemos considerar que um modelo ajusta bem os dados se as diferenças entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo forem pequenas e não tendenciosas. Isso significa que o modelo é capaz de explicar a variação dos dados de forma satisfatória. III. A análise do gráfico dos resíduos pode revelar padrões indesejados que indiquem resultados tendenciosos. Por exemplo, se os resíduos apresentarem uma tendência de aumentar ou diminuir conforme aumenta o valor previsto pelo modelo, isso pode indicar que o modelo não está capturando toda a variação dos dados.