Vamos analisar cada uma das afirmações: I) O modelo de regressão linear clássico assume que a variável dependente é uma função linear das independentes. Verdadeiro, essa é uma das premissas básicas da regressão linear. II) A inclinação da linha de regressão representa o valor de y quando x=0. Falso, a inclinação da linha de regressão representa a mudança esperada em y para cada unidade de mudança em x. O valor de y quando x=0 é representado pelo intercepto da linha de regressão. III) O método dos mínimos quadrados é usado para descobrir a linha de melhor ajuste. Verdadeiro, esse é o método mais comum utilizado na regressão linear para minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos. IV) As variáveis independentes podem ser contínuas, categóricas ou uma combinação de ambas. Verdadeiro, essa afirmação está correta, pois os modelos de regressão podem incluir diferentes tipos de variáveis independentes. V) Um gráfico de dispersão é útil para determinar se existe relação significativa entre variáveis. Verdadeiro, gráficos de dispersão são frequentemente usados para visualizar a relação entre duas variáveis e identificar padrões. Agora, vamos compilar as informações: - I: Verdadeiro - II: Falso - III: Verdadeiro - IV: Verdadeiro - V: Verdadeiro Com base nisso, as afirmações verdadeiras são I, III, IV e V. Como a alternativa correta não está listada, vamos verificar as opções disponíveis: a) Apenas I, II, III e V (não é correta, pois II é falsa) b) Apenas II, III e V (não é correta, pois II é falsa) Parece que não há uma alternativa correta que contenha todas as afirmações verdadeiras. Você precisa criar uma nova pergunta.