A análise de resíduos e a interpretação de coeficientes em modelos de regressão múltipla são fundamentais para avaliar a qualidade de um modelo estatístico. O resíduo mede a diferença entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo, fornecendo uma indicação do erro de previsão e permitindo a identificação de possíveis padrões não capturados pela regressão.

Com base nos assuntos estudados sobre análise de resíduos e interpretação em regressão múltipla, interprete as afirmativas a seguir:

I. Em um modelo de regressão múltipla, o cálculo do resíduo envolve subtrair o valor observado do valor esperado, sendo este último obtido pela substituição das variáveis independentes nos coeficientes da reta de regressão.

II. Em modelos com interação entre preditores, é apropriado concluir que a variação de uma variável independente isoladamente influencia diretamente a variável dependente, sem afetar os demais preditores.

III. O teste F é utilizado para verificar a utilidade do modelo de regressão múltipla, onde a hipótese nula assume que todos os coeficientes dos preditores são iguais a zero, indicando que o modelo não possui relação linear útil.

IV. Em um modelo de regressão múltipla linear, é possível inferir que cada coeficiente representa a alteração média na variável dependente quando a respectiva variável independente é incrementada em uma unidade, mantendo-se as demais constantes.

É correto o que se afirma em: