Uma das modelagens estatísticas mais utilizadas para o tratamento de dados amostrais em processos de avaliação de imóveis rurais é a regressão linear que, grosso modo, estabelece a distribuição gráfica dos dados amostrais em função de uma ou mais variáveis independentes analisadas. Sobre essa modelagem e sua relação com a avaliação de imóveis rurais, analise as assertivas e assinale a alternativa que aponta as corretas.

I. O coeficiente de determinação pode ser interpretado como uma medida de variância das variáveis resposta frente ao modelo estatístico de regressão linear gerado pelo Engenheiro de Avaliações e Perícias.

II. A maior dispersão dos dados frente à função gerada pelo modelo de regressão linear significa que o modelo em si é confiável e explicativo quanto ao comportamento da variável analisada.

III. Embora a Norma ABNT NBR 14.653-3 não estabeleça um coeficiente de determinação mínimo para os modelos de regressão linear, na prática, admitese como bons coeficientes aqueles que ficam entre 0,7 e 1,0.

IV. Uma possível explicação para quando o Engenheiro de Avaliações e Perícias executa sua modelagem de regressão e consegue um baixo coeficiente de determinação está relacionada ao baixo número de amostras coletadas em seu processo de comparação de propriedades rurais com atributos semelhantes.