Modelos lineares simples possuem uma estrutura padrão e dependem do cumprimento de pressupostos fundamentais para que as conclusões obtidas sejam confiáveis. Esses pressupostos envolvem características dos erros do modelo e a forma da relação entre as variáveis, incluindo linearidade, independência dos erros, homocedasticidade (variância constante) e normalidade dos resíduos. O não atendimento dessas condições pode comprometer a precisão das estimativas e a validade dos testes estatísticos realizados. Por isso, é essencial verificar esses pressupostos antes de interpretar os resultados do modelo.
Fonte: https://repositorio.enap.gov.br/bitstream/1/4788/1/Livro_Regress%C3%A3o%20Linear.pdf. Acesso em: 12 maio 2025.
Com base no texto apresentado, sobre os pressupostos dos modelos lineares simples, analise as afirmativas a seguir:
I. A relação entre as variáveis X e Y deve ser linear, sendo possível verificá-la por meio da Correlação de Pearson.
II. Os erros devem ser independentes entre si e ter média igual a zero.
III. A variância dos erros deve apenas variar conforme o valor de X para refletir a heterocedasticidade do modelo.
IV. Os erros devem apresentar valores constantes e iguais em todas as observações, não sendo necessário considerar sua distribuição.
É correto o que se afirma em: