Vamos analisar cada afirmativa: I - Verdadeira: A regressão linear pelo Método dos Mínimos Quadrados Ordinários busca substituir a média aritmética por uma reta que melhor se aproxima dos dados amostrais e reduz ao máximo a soma dos quadrados dos resíduos. II - Falsa: O coeficiente de determinação mede o ajuste da regressão aos dados amostrais e seu valor corresponde ao quadrado do coeficiente de correlação, não à raiz quadrada. III - Verdadeira: O coeficiente de correlação mede o grau de associação entre duas variáveis aleatórias x e y. IV - Falsa: Não é aconselhável comparar diretamente os coeficientes de correlação e determinação de modelos com diferentes transformações na variável y, pois as transformações podem alterar esses valores. V - Falsa: Os coeficientes de correlação e determinação não são suficientes para concluir acerca da consistência do modelo de regressão. Outras análises são necessárias. VI - Verdadeira: A aplicação de transformação nas variáveis tem como objetivo linearizar a dispersão dos dados. Portanto, a resposta correta é: "É VERDADEIRO somente o afirmado em I e III."
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