Vamos analisar as alternativas apresentadas: A) O pesquisador identificou um problema de heterocedasticidade, que ocorre quando a variância dos resíduos é desigual. Este problema pode enviesar os resultados da regressão, mas pode ser corrigido com a aplicação de métodos como a correção robusta de White. - Esta afirmação está correta. A heterocedasticidade é, de fato, um problema que ocorre quando a variância dos resíduos não é constante, e existem métodos para corrigir isso. B) O pesquisador identificou um problema de normalidade dos resíduos, que indica que a distribuição dos erros não segue um comportamento gaussiano, o que é um pressuposto obrigatório para a validação da regressão. - Embora a normalidade dos resíduos seja um pressuposto importante, a questão fala especificamente sobre a variância dos resíduos, que se relaciona à heterocedasticidade, não à normalidade. C) O pesquisador identificou um problema de multicolinearidade, que ocorre quando os regressores estão fortemente associados entre si, enviesando os coeficientes da regressão. - A multicolinearidade se refere à correlação entre as variáveis independentes, não à variância dos resíduos. D) O pesquisador identificou um problema de linearidade, o que significa que a relação entre as variáveis não é uma reta, comprometendo o poder explicativo do modelo. - A linearidade se refere à relação entre as variáveis independentes e dependentes, não à variância dos resíduos. Portanto, a alternativa correta é: A) O pesquisador identificou um problema de heterocedasticidade, que ocorre quando a variância dos resíduos é desigual. Este problema pode enviesar os resultados da regressão, mas pode ser corrigido com a aplicação de métodos como a correção robusta de White.