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Sobre os assuntos referentes à modelagem estatística, é correto afirmar que:
em um modelo de regressão simples, os resíduos padronizados são correlacionados;
a multicolinearidade ocorre quando os regressores são ortogonais;
as medidas de influência são importantes principalmente para detectar valores discrepantes de dados;
os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo de regressão logística são não viciados e de variância mínima;
quando se rejeita a hipótese nula de significância utilizando-se o teste t para um regressor, isso significa que, ao nível de significância fixado, todos os coeficientes dos regressores considerados são diferentes de zero.