Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre o modelo linear clássico e seus pressupostos: 1. Para resolver um problema de minimização, é preciso derivar a expressão desejada em relação à variável de interesse e igualar a zero. - Verdadeiro (V). Essa é uma técnica comum em otimização, onde se busca encontrar os pontos críticos da função. 2. O coeficiente de determinação é representado por R². - Verdadeiro (V). O coeficiente de determinação, que mede a proporção da variabilidade dos dados que é explicada pelo modelo, é de fato representado por R². 3. O R² pode ser representado pela divisão entre SQT e SQE. - Falso (F). O R² é calculado como a razão entre a soma dos quadrados da regressão (SQR) e a soma total dos quadrados (SQT), não entre SQT e SQE. 4. É possível encontrar o R² ajustado, que não é alterado pelo acréscimo de variáveis ao modelo. - Falso (F). O R² ajustado é, na verdade, ajustado para o número de variáveis no modelo e pode ser alterado com a adição de variáveis. 5. O R² ajustado está entre zero e um. - Verdadeiro (V). O R² ajustado, assim como o R², varia entre 0 e 1. Agora, organizando as respostas: 1. V 2. V 3. F 4. F 5. V Portanto, a sequência correta é: V - V - F - F - V. A alternativa que apresenta essa sequência é: V - V - F - F - V.