Quando o gráfico de dispersão sugere um relacionamento aproximadamente linear entre as duas variáveis, o modelo indicado é representado pela seguinte equação:

\( y \)\( i \) = \( \beta \)\( o \) + \( \beta \)\( 1 \)\( x \)\( i \) + \( \varepsilon \)\( i \) ,

em que \( y \)\( i \) é o i-ésimo valor da variável dependente ou resposta; \( \beta \)\( o \) e \( \beta \)\( 1 \) são os parâmetros do modelo ou coeficientes de regressão; \( x \)\( i \) é o i-ésimo valor da variável independente ou covariável; \( \varepsilon \)\( i \) é o iésimo erro aleatório. Considerando que os \( \varepsilon \)\( i \) são idênticos, independentes e distribuídos conforme o modelo Normal com média 0 e variância , ou seja, , é correto afirmar que