Considere o modelo de regressão linear simples !$ y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \varepsilon_i !$, em que i = 1, 2, …, n; y represente a variável resposta; x seja a variável independente; !$ \beta_0 !$ e !$ \beta_1 !$ sejam constantes; e as variáveis aleatórias !$ \varepsilon_1, \cdots, \varepsilon_n !$ sejam independentes e normais com média zero e variância !$ \sigma^2 !$. Acerca desse modelo, julgue o seguinte item.

A soma de quadrados total, SQTot, é igual a SQRes + SQReg, em que SQRes é a soma de quadrados residual e SQReg é a soma de quadrados da regressão; a razão SQRes/SQTot é denominada coeficiente de determinação.