Para responder a essa questão, precisamos entender o que significa a autocorrelação dos resíduos em um modelo de regressão linear. A autocorrelação indica que os erros (resíduos) não são independentes, o que pode afetar a validade das inferências feitas a partir do modelo. Quando há autocorrelação, isso pode levar a estimativas de coeficientes que são ainda não viesadas, mas as inferências estatísticas (como testes de hipóteses e intervalos de confiança) podem ser inválidas, pois a variância dos erros não é constante (homocedasticidade) e pode ser subestimada. Agora, vamos analisar as alternativas (embora você não tenha fornecido as opções, vou explicar o que você deve procurar): A alternativa correta deve mencionar que a autocorrelação dos resíduos pode levar a inferências estatísticas incorretas, como intervalos de confiança e testes de hipóteses que não são confiáveis. Se você puder fornecer as alternativas, ficarei feliz em ajudá-lo a identificar a correta!