Considere os resíduos ordinários de um modelo de regressão linear e_i = {–7, –6, –4, 0, 2, 5, 9}. Suponha que a variância residual do modelo seja σ^2ˆ = 20 e que, para todas as observações, o elemento diagonal da matriz chapéu seja h_ii = 0,20. Se os resíduos studentizados com módulo superior a 2 indicam observações potencialmente outliers, é correto afirmar que 

Um pesquisador está analisando o peso corporal de pacientes submetidos a quatro distintos tratamentos durante o processo de recuperação após um mesmo procedimento cirúrgico. Para isso, foram selecionados aleatoriamente 40 pacientes, os quais foram distribuídos igualmente entre os quatro tratamentos. Para cada paciente, o peso foi mensurado em dois momentos: antes e após a cirurgia. O pesquisador decidiu analisar os dados por meio de uma análise de variância (ANOVA) de um experimento delineado em esquema fatorial 4 x 2, considerando como fatores os tratamentos (quatro níveis) e o momento da coleta (antes e depois).
Com base na estrutura dos dados e nas pressuposições clássicas da ANOVA, assinale a alternativa correta.

No ajuste de qualquer modelo estatístico, uma das principais tarefas do analista é avaliar se as pressuposições assumidas por determinada metodologia são satisfeitas, bem como a qualidade desse ajuste aos dados. Para isso, fazer uma análise de resíduos se torna imprescindível. Há três tipos de violações das suposições que são prontamente detectados por meio do uso de gráficos residuais; são elas: (i) presença de valores discrepantes; (ii) variância do erro heterogênea; e (iii) especificação do modelo inadequada.

Diante disso, o gráfico de valores preditos  versus resíduos padronizados (e_i), que indica uma especificação do modelo inadequada para a situação em estudo, é: