Se considerarmos o modelo de regressão linear simples: Y_i = \alpha + \beta X_i + e_i podemos afirmar que:
I. A covariância mede a força de relacionamento entre duas variáveis em termos percentuais.
II. Os parâmetros \alpha e \beta não são variáveis aleatórias, são constantes.
III. A variância de \beta diminui conforme aumenta a variância de X.
IV. O Método dos mínimos quadrados (MMQ) consiste em tornar mínima a soma dos desvios em torno da reta estimada.
V. Modelo Estocástico é contingencial, depende somente dos dados de entrada.