Questão de Estatística — Conceitos Iniciais e Cálculo das Estimativas dos Parâmetros (Regressão Linear Simples) — INSTITUTO AOCP 2026

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_0 + \beta_1 x_i + \varepsilon_i,

em que y_i é o i-ésimo valor da variável dependente ou resposta; \beta_0 e \beta_1 são os parâmetros do modelo ou coeficientes de regressão; x_i é o i-ésimo valor da variável independente ou covariável; ε_i é o i-ésimo erro aleatório. Considerando que os ε_i são idênticos, independentes e distribuídos conforme o modelo Normal com média 0 e variância $\sigma^2_{ε}$, ou seja, $ε_i \sim N(0, \sigma^2_{ε})$, é correto afirmar que