Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre a Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS): A) "Por processar muitas variáveis alvo, o PLS é lento e pouco robusto." - Essa afirmação não é verdadeira. O PLS é projetado para lidar com múltiplas variáveis dependentes de forma eficiente. B) "Ao contrário da Regressão Linear simples, o PLS é especialmente útil quando queremos predizer não apenas uma, mas um conjunto de variáveis dependentes." - Esta afirmação é correta. O PLS é realmente vantajoso para prever múltiplas variáveis ao mesmo tempo. C) "Apesar de predizer diversas variáveis ao mesmo tempo, o PLS retorna como resultado apenas um valor numérico, resultante da predição." - Isso não é correto, pois o PLS pode retornar múltiplas predições, não apenas um único valor. D) "Por focar em predizer mais de uma variável, o PLS não funciona bem com conjuntos grandes de variáveis preditoras." - Essa afirmação é enganosa. O PLS é, na verdade, eficaz em lidar com conjuntos grandes de variáveis preditoras. Portanto, a alternativa correta é: B) Ao contrário da Regressão Linear simples, o PLS é especialmente útil quando queremos predizer não apenas uma, mas um conjunto de variáveis dependentes.