Vamos analisar cada uma das afirmações para identificar quais são verdadeiras e quais são falsas: 1. As relações são expressas por m = \(\frac{n\sum xy - \sum x \sum y}{n\sum x^2 - (\sum x)^2}\) e b = \(\frac{\sum y - m \sum x}{n}\) - Esta afirmação está correta. Essas fórmulas são de fato utilizadas para calcular o coeficiente angular (m) e o coeficiente linear (b) da reta de regressão. 2. Ajuste de curvas no processo de regressão linear é deduzida pelo método de mínimos quadrados. - Esta afirmação é verdadeira. O método de mínimos quadrados é utilizado para encontrar a reta de melhor ajuste na regressão linear. 3. A reta de regressão é a que é melhor se ajusta aos pontos amostrais. - Esta afirmação também é verdadeira. A reta de regressão é, por definição, a que minimiza a soma dos quadrados das distâncias verticais dos pontos amostrais até a reta. 4. A reta de regressão passa sempre pelo citróide x e y. - Esta afirmação é falsa. A reta de regressão não necessariamente passa pelo centroide (média dos pontos) se a relação não for perfeitamente linear. 5. b é o coeficiente angular e o m é o intercepto de y. - Esta afirmação é falsa. Na equação da reta \(y = mx + b\), m é o coeficiente angular e b é o intercepto no eixo y. Resumindo: - Verdadeiras: 1, 2, 3 - Falsas: 4, 5 Portanto, as afirmações verdadeiras são 1, 2 e 3.