A regressão linear simples ou múltipla busca estimar o valor médio de uma variável com base nos valores existentes das outras variáveis do modelo. Portanto, não apenas a noção de causalidade acompanha as regressões, mas também a ideia de ceteris paribus. Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre as regressões lineares e a causalidade, analise as afirmativas a seguir:

I. A causalidade se relaciona com o conceito de ceteris paribus porque esse último significa a mudança constante dos parâmetros do modelo.
II. O conceito de ceteris paribus afirma que todos os demais fatores, que não sejam os dois eventos investigados, devem se manter constantes.
III. A causalidade vincula-se ao ceteris paribus porque, para fazer estimativas sobre duas variáveis numa regressão, precisa-se que as demais sejam mantidas constantes.
IV. A causalidade não tem relação com o ceteris paribus, pois a regressão linear simples ou múltipla não considera a influência de outras variáveis no modelo.