(ENADE, 2009) Considere o modelo de regressão linear múltipla, com variável dependente y e variáveis explicativas x_1, x_2, x_3, ext{...}, x_k, que pode ser expresso conforme a fórmula a seguir, em que ext{épsilont} significa o fator de erro e t = 1, 2, ext{....}, no índice relativo às observações amostrais.

Com base nesse modelo, analise as sentenças a seguir:

• I- O alto grau de multicolinearidade torna imprecisas as estimativas dos parâmetros populacionais baseadas no método de mínimos quadrados.
• II- O erro de especificação por inclusão de variável explicativa irrelevante torna tendencioso o estimador de mínimos quadrados dos parâmetros populacionais.
• III- Satisfeitas as hipóteses do modelo clássico de regressão linear, segue-se que os estimadores de mínimos quadrados são consistentes e têm mínima variância entre todos os estimadores lineares não tendenciosos.
• IV- Ao se incluir uma variável explicativa irrelevante num modelo de regressão linear múltipla, o valor de r^2 ajustado não se elevará de forma significativa, mesmo que aumente o valor de r^2.

Assinale a alternativa CORRETA: