Vamos analisar as alternativas uma a uma para identificar a que melhor descreve a implicação da violação do pressuposto de independência dos erros (autocorrelação) em um modelo de regressão linear. A) A autocorrelação dos resíduos afeta apenas o coeficiente de determinação (R²), fazendo com que ele sempre superestime a capacidade explicativa do modelo. - Esta afirmação não é correta, pois a autocorrelação não afeta apenas o R², mas sim a validade dos coeficientes estimados. B) Se os erros não forem independentes, os coeficientes de regressão estimados se tornarão viesados e inconsistentes, tornando o modelo inútil para qualquer propósito. - Esta afirmação é exagerada. A autocorrelação não torna os coeficientes viesados, mas pode afetar a eficiência das estimativas. C) A violação da premissa de independência dos erros (autocorrelação) leva a estimativas de erros-padrão incorretas para os coeficientes, o que invalida os testes de hipótese e os intervalos de confiança, tornando as inferências. - Esta afirmação é correta. A autocorrelação afeta a precisão das estimativas dos erros-padrão, o que, por sua vez, compromete os testes de hipótese e os intervalos de confiança. Portanto, a alternativa que melhor descreve a implicação da violação do pressuposto de independência dos erros é: C.