A regressão logística é uma técnica fundamental para modelar a relação entre um conjunto de variáveis preditoras e uma variável resposta categórica binária. A interpretação de seus coeficientes e a avaliação do modelo requerem métricas específicas. Considerando a aplicação e a interpretação de um modelo de regressão logística, analise as afirmativas a seguir.

I.O coeficiente ( β) de uma variável preditora contínua no modelo logístico representa a mudança no logaritmo da razão de chances (log odds) para cada aumento de uma unidade na variável preditora, mantendo as outras variáveis constantes.
II.A exponencial do coeficiente (exp(β )), conhecida como "odds ratio" ou razão de chances, indica o fator pelo qual as chances de ocorrência do evento de interesse são multiplicadas para cada aumento de uma unidade na variável preditora.
III.A avaliação do ajuste de um modelo logístico não utiliza o R² da regressão linear, mas sim pseudo-R² (como o de McFadden ou Nagelkerke) e a estatística de Hosmer-Lemeshow, que compara as probabilidades previstas com as observadas em grupos.

Está correto o que se afirma em: