Vamos analisar cada afirmativa: 1. Modelos de regressão logística simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando há mais do que uma variável de entrada. Falso. Modelos de regressão logística simples são usados para prever uma variável resposta qualitativa com apenas uma variável de entrada. Se houver mais de uma variável de entrada, utiliza-se a regressão logística múltipla. 2. Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando se considera apenas uma variável de entrada. Falso. Modelos de regressão linear são usados para prever uma variável resposta quantitativa, não qualitativa. 3. Um possível modelo de regressão logística simples para a predição da probabilidade de inadimplência é: em que e são os coeficientes do modelo, \(X\) é o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito e \(Y\) é o valor esperado para a probabilidade de a pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois descreve adequadamente um modelo de regressão logística. 4. O método comumente usado para calcular os valores dos coeficientes é o Método da Máxima Verossimilhança. Para isso, pode-se fazer uso do software estatístico R. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois o Método da Máxima Verossimilhança é realmente utilizado na regressão logística e o R é um software comum para essa análise. Com base nas análises, apenas as afirmativas III e IV estão corretas. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: (X) II, III e IV, apenas. Essa alternativa é incorreta, pois o item II é falso. Assim, não há uma alternativa correta que contenha todos os itens verdadeiros. Você deve verificar as opções disponíveis, pois a resposta correta não está entre as opções apresentadas.