Vamos analisar as alternativas apresentadas para entender qual delas descreve corretamente o objetivo de uma análise de regressão. A análise de regressão tem como principal objetivo estimar valores de uma variável dependente (Y) com base em uma ou mais variáveis independentes (X). Agora, vamos analisar cada alternativa: A) Estimar valores para uma variável de interesse Y por meio de uma equação linear, associando a ela uma variável explicativa X. - Esta opção descreve corretamente o objetivo da análise de regressão. B) Medir a intensidade e o sentido do relacionamento entre as duas variáveis X e Y, sendo X a variável explicativa e Y a variável dependente. - Esta opção se refere mais à correlação do que à regressão. C) Calcular o coeficiente linear de Pearson para medir o percentual de associação entre duas variáveis X e Y, sendo X a variável explicativa. - Esta opção também se refere à correlação, não à regressão. D) Determinar uma equação para definir a correlação entre as variáveis X e Y, sendo X a variável explicativa e Y a variável dependente. - Esta opção confunde correlação com regressão. E) Calcular o coeficiente de determinação de forma que ele possa estimar valores para a variável dependente Y, sendo X a variável explicativa. - O coeficiente de determinação (R²) é um resultado da análise de regressão, mas não é o objetivo principal da análise. Portanto, a alternativa correta que descreve o objetivo da análise de regressão é: A) Estimar valores para uma variável de interesse Y por meio de uma equação linear, associando a ela uma variável explicativa X.