Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre os intervalos de confiança para os coeficientes do modelo de regressão: I. ( ) A um nível de significância de 99,8%, o intervalo de confiança para o coeficiente linear é dado por: [2,3; 14,5]. Para calcular o intervalo de confiança, usamos a fórmula: \[ \text{Coeficiente} \pm t_{\alpha/2} \times \text{Erro padrão} \] Com 10 pares ordenados, temos 8 graus de liberdade. O valor de \( t \) para 99,8% (ou 0,2% de significância) é aproximadamente 3,646. Calculando: \[ 8,4 \pm 3,646 \times 1,04 \] Isso resulta em um intervalo que não corresponde a [2,3; 14,5]. Portanto, essa afirmativa é falsa (F). II. ( ) A um nível de significância de 80%, o intervalo de confiança para o coeficiente angular é dado por: [1,476; 1,924]. Para 80% de confiança, o valor de \( t \) é aproximadamente 1,282. Calculando: \[ 1,7 \pm 1,282 \times 0,16 \] Isso resulta em um intervalo que corresponde a [1,476; 1,924]. Portanto, essa afirmativa é verdadeira (V). III. ( ) A um nível de significância de 20%, o intervalo de confiança para o coeficiente linear é dado por: [8,13; 8,67]. Para 20% de confiança, o valor de \( t \) é aproximadamente 1,645. Calculando: \[ 8,4 \pm 1,645 \times 1,04 \] Isso não resulta em [8,13; 8,67]. Portanto, essa afirmativa é falsa (F). IV. ( ) A um nível de significância de 40%, o intervalo de confiança para o coeficiente linear é dado por: [6,97; 9,85]. Para 40% de confiança, o valor de \( t \) é aproximadamente 1,282. Calculando: \[ 8,4 \pm 1,282 \times 1,04 \] Isso resulta em um intervalo que corresponde a [6,97; 9,85]. Portanto, essa afirmativa é verdadeira (V). Agora, juntando as análises: I - F II - V III - F IV - V A sequência correta é: b) F - V - F - V.