Para determinar qual situação pode ser analisada usando um modelo de regressão linear simples, precisamos entender que esse modelo é utilizado para examinar a relação entre duas variáveis, onde uma é a variável independente (ou preditora) e a outra é a variável dependente (ou resposta). Vamos analisar as alternativas: a) Determinar a variância das notas de uma turma de alunos. - Isso não envolve uma relação entre duas variáveis, mas sim uma medida de dispersão. b) Calcular a média dos salários de uma empresa. - Isso também não envolve uma relação entre variáveis, mas sim uma medida central. c) Determinar a dispersão dos dados de um conjunto de observações. - Novamente, isso não envolve uma relação entre duas variáveis. d) Relacionar a quantidade de horas de estudo de um aluno com sua nota final em uma prova. - Esta alternativa envolve duas variáveis: horas de estudo (independente) e nota final (dependente), o que é adequado para um modelo de regressão linear simples. e) Analisar a relação entre dois atributos qualitativos, como cor e sabor. - A regressão linear simples não é adequada para atributos qualitativos. Portanto, a alternativa correta é: d) Relacionar a quantidade de horas de estudo de um aluno com sua nota final em uma prova.