Давайте разберем каждое из утверждений по очереди и определим, какие из них являются правильными.

• Утверждение 1: Если среди независимых переменных есть предиктор Х и Х в кубе, это означает, что мы имеем дело с полной мультиколлинеарностью.

  Это утверждение неверно. Полная мультиколлинеарность возникает, когда одна независимая переменная может быть точно выражена через другие независимые переменные. В данном случае, хотя Х и Х в кубе связаны, это не означает, что одна переменная полностью зависит от другой. Следовательно, это не полная мультиколлинеарность.

• Утверждение 2: Если между некоторыми независимыми переменными есть корреляция равная единице, то мы не сможем однозначно рассчитать все коэффициенты наклона для независимых переменных.

  Это утверждение верно. Если корреляция между независимыми переменными равна единице, это означает, что одна переменная является линейной комбинацией другой. В таком случае невозможно однозначно оценить коэффициенты наклона, так как модель будет иметь бесконечно много решений.

• Утверждение 3: Если среди независимых переменных есть предиктор Х и Х в квадрате, это означает, что мы имеем дело с полной мультиколлинеарностью.

  Это утверждение также неверно. Хотя Х и Х в квадрате связаны, они не являются линейно зависимыми. Это означает, что мы можем оценивать коэффициенты для обеих переменных без проблем, и полная мультиколлинеарность здесь не наблюдается.

• Утверждение 4: Если среди независимых переменных есть предиктор Х и модуль Х, это всегда означает, что мы имеем дело с полной мультиколлинеарностью.

  Это утверждение верно. Модуль Х (|Х|) и Х имеют линейную зависимость, так как модуль Х может быть выражен через Х (в зависимости от знака Х). Это приводит к тому, что мы не можем однозначно оценить коэффициенты наклона для этих переменных, что и является признаком полной мультиколлинеарности.

Итак, правильные утверждения: 2 и 4.