Acerca de regressão linear e regressão logística, julgue o item seguinte.

Considere a tabela subsequente, com duas colunas, X e Y, que mostra dados de leitura de um experimento.

Considere ainda, para os valores da tabela, que:

\( \bullet \) a soma dos valores da coluna X é X_soma= 20;

\( \bullet \) a média dos valores da coluna X é X_média= 5;

\( \bullet \) a soma dos valores da coluna Y é Y_soma = 24;

\( \bullet \) a média dos valores da coluna Y é Y_média = 6;

\( \bullet \) \( \sum_{i=1}^4 \) (X_i - X_média) \( \times \) (Y_i - Y_média) = 16;

\( \bullet \) \( \sum_{i=1}^4 \) (X_i - X_média)² = 20.

A partir dessas informações, é correto afirmar que a regressão linear para os dados em questão pode ser definida pela expressão Y_i = 2,0 + 0,8·X_i.