A afirmação é falsa, pois a multicolinearidade nem é um problema estatístico, a heterocedasticidade torna o estimador de mínimos quadrados ordinário viesado, e a autocorrelação nos resíduos infla a variância afetando os testes estatísticos tornando mais difícil rejeitar a hipótese nula. 

A afirmação é verdadeira. A multicolinearidade, heterocedasticidade e autocorrelação nos resíduos violam hipóteses diferentes, mas o estimador de mínimos quadrados ordinários deixa de ser tendencioso. 

A afirmação é falsa, pois a multicolinearidade nem é um problema estatístico, a heterocedasticidade torna o estimador de mínimos quadrados ordinário, deixa de ter a variância mínima e a autocorrelação nos resíduos faz o estimador de mínimos quadrados ordinários deixar de ser não tendencioso. 

A afirmação é verdadeira, pois a multicolinearidade, a heterocedasticidade e a autocorrelação nos resíduos, apesar de violar hipóteses diferentes, acabam inflando a variância e o estimador de mínimos quadrados ordinários deixa de ser eficiente. Como consequência, torna-se mais difícil rejeitar a hipótese nula.  

A afirmação é verdadeira, pois a multicolinearidade, a heterocedasticidade e a autocorrelação nos resíduos fazem o estimador de mínimos quadrados ordinários deixar de ser não tendencioso.