Acerca da modelagem estatística de dados, julgue o item a seguir.

Em séries temporais, a ordem temporal dos dados pode ser ignorada sem prejuízo para a modelagem, desde que a amostra seja grande.

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A normalização pode ser útil em etapas de preparação de dados, especialmente quando variáveis estão em escalas muito diferentes.

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Testes t e F em regressão linear dependem, em sua formação clássica, da validade da estrutura de variância assumida pelo modelo.

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Na regressão linear simples estimada pelo método dos mínimos quadrados ordinários, o coeficiente β1 minimiza a soma dos quadrados dos resíduos.

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Em regressões múltiplas, a presença de multicolinearidade perfeita melhora a precisão dos coeficientes, pois aumenta a informação disponível ao modelo.