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.
A. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
B. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
C. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
D. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
E. As asserções I e II são falsas.