Vamos analisar as alternativas apresentadas para identificar qual delas não é necessária na apresentação dos dados de análise de regressão múltipla. a) Terceiro: o valor de R quadrado, que é o poder explicativo das variáveis independentes sobre as variações da variável dependente. - Este valor é importante e deve ser apresentado. b) Quarto: após verificar que o modelo de regressão é significativo e o percentual do poder explicativo das variáveis independentes está adequado, é o momento de identificar o intercepto e os coeficientes de cada uma das variáveis x. - Essa etapa é relevante na análise de regressão. c) Primeiro: o valor do teste de significância do modelo (ANOVA). Esse valor indicará se, pelo menos, uma das variáveis independentes do modelo está correlacionada com a dependente. - Este teste é fundamental para avaliar a significância do modelo. d) Segundo: na segunda tabela, temos os valores do teste que verifica a significância de cada uma das variáveis independentes do modelo. - Essa informação também é importante. e) Segundo: na terceira tabela, temos os valores do teste que verifica a significância de cada uma das variáveis. - Esta opção parece redundante e não especifica claramente a que se refere, além de não ser uma prática comum apresentar uma "terceira tabela" sem mais contexto. Portanto, a alternativa que não se encaixa bem na apresentação dos dados de análise de regressão múltipla é: e) Segundo: na terceira tabela, temos os valores do teste que verifica a significância de cada uma das variáveis.