O modelo de regressão linear múltipla é utilizado não somente no mundo acadêmico, como os modelos descritos em artigos, teses e dissertações, mas também tem um grande apelo no mundo profissional, utilizado por grandes empresas. Considerando isso, suponha que um gerente de uma empresa de transporte de cargas deseje avaliar qual a relação entre o tempo de viagem para a entrega de mercadorias (tempo Entrega) e a quilometragem percorrida (km) e o número de entregas a se fazer (nºentr). Considere que a empresa realizou uma coleta de dados de maneira aleatória e obteve as seguintes estimações: Considerando o modelo de regressão linear múltipla apresentado e o conteúdo estudado, analise as afirmativas a seguir:

1. O primeiro coeficiente angular do modelo de regressão apresentado é igual a -0,8687.
2. Quando ocorrer um aumento em 1 quilômetro percorrido, o tempo médio de viagem diminuirá em 0,06114 horas, se todas as outras variáveis explicativas se mantiverem constantes.
3. O modelo de regressão exposto é capaz de explicar 92,34\\% do comportamento do tempo percorrido para entregas.
4. O aumento de 1 unidade no número de entregas, aumenta o tempo médio de viagem em 0,9234 horas, quando todas as outras variáveis estiverem fixas.
5. O valor do intercepto do modelo (também chamado de) é um número negativo e igual a -0,8687.

Qual das alternativas abaixo é a correta?