Uma aproximação linear simples nem sempre é suficiente para explicar completamente a relação entre variáveis em fenômenos complexos. Nesses casos, a regressão linear múltipla pode ser utilizada para analisar simultaneamente o efeito de várias variáveis explicativas sobre uma variável de interesse. Com relação a esse contexto e ao conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas: I. Em um modelo de regressão linear múltipla, variáveis independentes que não apresentam relação estatisticamente significativa com a variável dependente podem ser removidas do modelo, a fim de torná-lo mais simples e interpretável. PORQUE II. As variáveis independentes não devem apresentar alta correlação entre si, pois isso pode gerar multicolinearidade, dificultando a identificação do efeito individual de cada variável sobre a variável dependente. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta. Questão 2Resposta A. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. B. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. C. As asserções I e II