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.
Se o gráfico de resíduos versus valores ajustados não apresentar nenhum padrão sistemático, conclui-se que todas as suposições do modelo de regressão linear (linearidade, homocedasticidade, normalidade e independência dos erros) estão satisfeitas.
