No modelo de regressão linear simples na forma matricial Y = Xβ + ε, Y denota o vetor de respostas, X representa a matriz de delineamento (ou matriz de desenho), β é o vetor de coeficientes do modelo e ε é o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Tem-se também que X´Y = e (X´X) ^-1 = em que X´ é a matriz transposta de X. Com base nessas informações, julgue o próximo item, considerando que a variância do erro aleatório é

Se representa o modelo ajustado, então Var( ) = Var(g) = σ² × I, em que I é uma matriz identidade e σ² representa a variância dos erros aleatórios.