A análise das afirmações sobre a verificação de significância dos parâmetros nos leva à seguinte classificação: 1. Podemos afirmar que, em 95% das vezes, todos os parâmetros são significantes, uma vez que se encontram dentro do intervalo de confiança apontado. - Esta afirmação é falsa. O fato de os parâmetros estarem dentro do intervalo de confiança não garante que todos sejam significantes em 95% das vezes. 2. O teste F fornecido automaticamente pelo programa indica que o conjunto total de variáveis não é significante. - Esta afirmação pode ser verdadeira ou falsa, dependendo dos resultados do teste F, que não estão especificados na pergunta. 3. A partir da análise do intervalo de confiança na tabela, pode-se rejeitar H0 para todos os parâmetros. - Esta afirmação é falsa. Rejeitar a hipótese nula (H0) para todos os parâmetros depende dos intervalos de confiança e dos valores p, que não estão especificados. 4. O teste t fornecido pelo programa aponta que os parâmetros das variáveis x1 e x2 são significantes. - Esta afirmação pode ser verdadeira ou falsa, dependendo dos resultados do teste t, que não estão especificados na pergunta. 5. Como regra rápida, o teste t com valor acima de 2 indica significância do parâmetro relacionado. - Esta afirmação é geralmente considerada verdadeira em muitos contextos estatísticos, especialmente em amostras grandes, onde um valor absoluto de t maior que 2 pode indicar significância. Diante disso, a única afirmação que pode ser considerada correta, de forma geral, é a última. Portanto, a alternativa correta é a que menciona que o teste t com valor acima de 2 indica significância do parâmetro relacionado. Se as opções não foram apresentadas, você deve verificar qual delas corresponde a essa afirmação.