Seja uma variável resposta Y e uma variável regressora X. Uma amostra de tamanho 10 foi coletada e as observações foram registradas a seguir.

\( \begin{matrix}X:1123444566\\Y:4432122233 \end{matrix} \)

Considerando uma abordagem matricial para um modelo de regressão, \( y=x\beta +\epsilon \) sendo \( \epsilon \) um vetor de erros aleatórios com distribuição normal com vetor de médias 0 e uma matriz de variâncias-covariâncias \( I\sigma^2 \), julgue o item a seguir.

Na necessidade de se ajustarem modelos polinomiais de grau superior a 2 (modelos cúbicos, quárticos etc.), é aconselhável utilizar polinômios ortogonais que garantem a independência entre os termos dentro do preditor linear do modelo de regressão.