Vamos analisar cada afirmativa sobre a multicolinearidade: I. Um muito grande é um indício da existência da correlação exata entre duas ou mais variáveis em um resultado de regressão realizado em um computador. Falso. Um valor muito grande (geralmente se referindo ao VIF - Variance Inflation Factor) indica multicolinearidade, mas não necessariamente uma correlação exata. II. Ao regredir cada preditor isolado com a variável dependente, uma avaliação da extensão da multicolinearidade é obtida. Verdadeiro. Essa abordagem pode ajudar a identificar a relação entre preditores e a variável dependente, permitindo avaliar a multicolinearidade. III. Os mínimos quadrados é uma técnica unânime entre os estatísticos para estimar os parâmetros quando a multicolinearidade está presente. Falso. Embora os mínimos quadrados sejam uma técnica comum, a presença de multicolinearidade pode tornar as estimativas imprecisas, e outras técnicas podem ser preferidas. IV. O valor de um sinal de multicolinearidade quando este está atribuindo uma relação divergente daquela esperada ao se fazer uma regressão linear simples. Falso. A afirmação não está clara e não reflete corretamente o conceito de multicolinearidade. Com base nas análises, apenas a afirmativa II está correta. Portanto, a alternativa correta é: d) e II, apenas.