Para determinar qual técnica de análise de regressão é mais adequada para prever o comportamento do consumidor com base em características demográficas e psicográficas, precisamos considerar o que cada técnica oferece e o tipo de variável dependente que estamos tentando prever. 1. Análise de regressão linear simples: Utilizada para prever uma variável dependente com base em uma única variável independente. Não é a melhor escolha se estamos lidando com múltiplas características. 2. Análise de regressão linear múltipla: Permite prever uma variável dependente com base em duas ou mais variáveis independentes. Isso é útil quando se considera várias características demográficas e psicográficas. 3. Análise de regressão não linear: Usada quando a relação entre as variáveis não é linear. Pode ser útil, mas não é a primeira escolha para características demográficas e psicográficas. 4. Análise de regressão logística: Utilizada para prever a probabilidade de uma variável dependente assumir um valor específico, geralmente em casos de variáveis categóricas (por exemplo, sim/não). Isso pode ser relevante dependendo do que se quer prever sobre o comportamento do consumidor. 5. Análise de regressão de Poisson: Usada para modelar contagens, não se aplica diretamente ao comportamento do consumidor em termos de características demográficas e psicográficas. Diante do cenário apresentado, onde se busca prever o comportamento do consumidor com base em múltiplas características, a análise de regressão linear múltipla é a técnica mais adequada. Analisando as alternativas: A) Análise de regressão de Poisson - não é adequada. B) Análise de regressão não linear - não é a melhor escolha. C) Análise de regressão logística - pode ser relevante, mas não é a melhor para múltiplas variáveis. D) Dupla abordagem técnica - não é mencionada como necessária. E) Análise de regressão linear simples - não é adequada para múltiplas variáveis. Portanto, a alternativa correta não está listada, mas a melhor técnica para a situação apresentada seria a análise de regressão linear múltipla. Se precisar escolher entre as opções dadas, a mais próxima seria a que menciona a análise de regressão logística (C), mas isso depende do contexto específico do que se quer prever.