A respeito da inferência do modelo de regressão linear múltipla da forma \(y = β_0 + β_1x_1 + β_2x_2 + \dots + β_kx_k + \epsilon\), julgue os itens subsecutivos, considerando que valem as suposições clássicas, como linearidade nos parâmetros, independência entre observações, homoscedasticidade, normalidade e ausência de multicolinearidade perfeita.

Se o erro padrão de \( \beta \)_j aumenta, mantendo as demais características constantes, o comprimento do intervalo de confiança para \( \beta \)_j diminui.