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