Considere o modelo de regressão linear múltipla. com variável dependente y e variáveis explicativas x1, x2, ... , xk, que pode ser expresso como em que ?t significa o fator de erro e t = 1, 2, ... , no índice relativo às observações amostrais.. Nesse modelo, I. o alto grau de multicolinearidade toma imprecisas as estimativas dos parâmetros populacionais baseadas no método de mínimos quadrados. II. o erro de especificação por inclusão de variável explicativa irrelevante toma tendencioso o estimador de mínimos quadrados dos parâmetros populacionais. III. satisfeitas as hipóteses do modelo clássico de regressão linear, segue-se que os estimadores de mínimos quadrados são consistentes e têm mínima variância entre todos os estimadores lineares não tendenciosos. IV. ao se incluir uma variável explicativa Irrelevante num modelo de regressão linear múltipla, o valor de r 2 ajustado não se elevará de forma significativa, mesmo que aumente o valor de r 2 . Estão CORRETAS somente as afirmativas