Vamos analisar as asserções apresentadas: 1. Um estudo minucioso do conjunto de dados é um requisito para definir melhor procedimento de seleção para modelo de regressão. - Essa afirmação é verdadeira, pois entender bem os dados é fundamental para aplicar corretamente um modelo de regressão. 2. A seleção automática é insuficiente para alcançar esse patamar, por não ser capaz de examinar relações significativas entre possíveis preditores. - Essa afirmação também é verdadeira, já que a seleção automática pode não considerar nuances e relações complexas que um pesquisador humano poderia identificar. Agora, vamos analisar as alternativas: a) As asserções e são proposições falsas. - Falsa, pois ambas as asserções são verdadeiras. b) A asserção é uma proposição verdadeira, e a é uma proposição falsa. - Falsa, pois ambas as asserções são verdadeiras. c) As asserções e são proposições verdadeiras, e a é uma justificativa da b. - Falsa, pois a primeira parte está correta, mas a segunda parte não faz sentido. d) A asserção é uma proposição falsa, e a é uma proposição verdadeira. - Falsa, pois ambas as asserções são verdadeiras. e) As asserções e são proposições verdadeiras, mas a não é uma justificativa da b. - Verdadeira, pois ambas as asserções são verdadeiras, mas uma não justifica a outra. Portanto, a alternativa correta é: e) As asserções e são proposições verdadeiras, mas a não é uma justificativa da b.