Considerando um modelo de regressão linear simples, \( Y_i=β_0+β_2x_i+ε_i, \) informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) Os estimadores de \( β_0 \) e de \( β_1 \) tem distribuição normal.

( ) Os estimadores de \( β_0 \) e de \( β_1 \) são dados por: \( \hat{β}_0=\bar{y}-\hat{β}_1\bar{x} \) e \( \hat{β}_1 \) = \( \dfrac{\textstyle \sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\textstyle \sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2} \)

( ) A soma de quadrados dos erros é dada por SQE = \( \sum_{i=1}^n \) \( (y_i-\hat{y}_i)^2 \).

( ) Os resíduos do modelo, \( ε_i \), têm distribuição normal com E[\( ε_i \)]= 0 e variância Var[\( ε_i \)]= 1.

( ) O modelo estimado é expresso por: \( \hat{y}_i=\hat{β}_0+\hat{β}_2x_i+\hat{e}_i. \)