2) Na análise de regressão, o acréscimo de fatores não necessariamente tornará o processo e o cálculo

mais claros. Ao invés disso, pode tornar a análise mais difícil de ser entendida. Considerando os elementos da multicolinearidade, analise as afirmativas a seguir: I. A multicolinearidade pode não ser possível de se prever, antes de se observar seus efeitos no modelo de regressão múltipla.

II. A colinearidade se torna uma preocupação na análise de regressão quando há uma alta correlação entre duas variáveis preditoras potenciais.

III. A multicolinearidade se manifesta de forma binária: ou existe ou não existe em uma relação entre variáveis. Não há, portanto, graus de multicolinearidade.

Considerando o contexto apresentado, e´ correto o que se afirma em:
Alternativas:

a)
II e III apenas.
b)
I e II apenas.
c)
I e III apenas.
d)
I, II e III.
e)
I apenas.

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