1. Os modelos de regressão linear são baseados em hipóteses desejáveis de estarem presentes, de forma a permitir estimar parâmetros que carregam as...

1. Os modelos de regressão linear são baseados em hipóteses desejáveis de estarem presentes, de forma a permitir estimar parâmetros que carregam as propriedades estatísticas desejáveis de consistência, eficiência e ausência de tendenciosidade. No entanto, em estatística a presença destas hipóteses desejáveis é difícil de ocorrer, o que pode incorrer na presença de multicolinearida, heterocedasticidade e autocorrelação. Acerca do exposto, analise as sentenças a seguir: I- A heteroscedasticidade significa que a medida que as variáveis dependente e explicativa se tornam cada vez maiores, fica mais difícil prever uma em função da outra, porque a variabilidade ou dispersão se torna cada vez maior. II- O problema de multicolinearidade significa a dependência temporal entre os erros. III- O problema de autocorrelação implica na situação na qual as variáveis explicativas são altamente correlacionadas. Assinale a alternativa CORRETA: A. ( ) Somente a sentença III está correta. B. ( ) As sentenças II e III estão corretas. C. ( ) As sentenças I e III são corretas. D. ( ) Somente a sentença I está correta.