Após estimar, através do método de mínimos quadrados ordinários, um modelo de regressão linear múltipla do tipo !$ Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_{1i} + \cdots + \beta_p X_{pi} + \varepsilon_i !$, onde !$ i = 1, ... , n !$ e !$ \varepsilon_i !$ são erros independentes e identicamente distribuídos com variância comum !$ \sigma^2 !$ tais que !$ \varepsilon_i \sim N (0, \sigma^2) !$, o pesquisador obteve a seguinte tabela contendo parte dos resultados da análise de variância; observe.

Apesar dos valores k, z e w omitidos na tabela, é possível marcar cada uma das seguintes afirmativas como sendo verdadeiras V ou falsas F.

( ) O tamanho da amostra é n = 20.

( ) O modelo de regressão associado ao problema tem seis parâmetros.

( ) O quadrado do coeficiente de determinação R² é igual a 0.36.

( ) A estimativa não-viesada para !$ \sigma !$ é igual a 160.

( ) Ao nível de significância de 5%, conclui-se que pelo menos uma das variáveis explicativas incluídas no modelo é significativa para explicar a variável dependente.

A sequência está correta em