Considerando o modelo de regressão linear simples \( Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i \), \( i = 1, \dots, n \), em que os erros \( \varepsilon_i \) são independentes e identicamente distribuídos, com \( \varepsilon_i \sim N(0, \sigma^2) \), julgue os itens subsequentes.
O coeficiente de determinação \( R^2 \) mede a proporção da variabilidade total de \( Y \) explicada pelo modelo, e, na regressão linear simples com intercepto, seu valor está sempre contido no intervalo \( [0,1] \).
