Vamos analisar as alternativas com base no coeficiente de determinação (R²) que foi apresentado como 0,65. O coeficiente de determinação (R²) indica a proporção da variação da variável dependente (neste caso, o tempo médio de espera dos clientes) que pode ser explicada pela variável independente (número de chamadas de suporte técnico). Um R² de 0,65 significa que 65% da variação no tempo médio de espera pode ser explicada pelo número de chamadas. Agora, vamos analisar as alternativas: A) Aproximadamente 65% da variação no tempo médio de espera dos clientes pode ser explicada pelo número de chamadas de suporte técnico recebidas por dia, de acordo com o modelo. - Esta alternativa está correta, pois reflete exatamente o que o R² indica. B) O modelo de regressão linear prevê que 65% dos clientes terão um tempo de espera abaixo da média. - Esta afirmação é incorreta, pois o R² não se refere à porcentagem de clientes abaixo da média. C) Existe uma correlação negativa de 0.65 entre o número de chamadas e o tempo de espera. - Esta afirmação é incorreta, pois o R² não indica a direção da correlação, apenas a proporção da variação explicada. D) Para cada 100 chamadas de suporte técnico, o tempo médio de espera aumenta em 65 minutos. - Esta afirmação é incorreta, pois o R² não fornece informações sobre a magnitude da mudança na variável dependente em relação à variável independente. Portanto, a alternativa correta é: A) Aproximadamente 65% da variação no tempo médio de espera dos clientes pode ser explicada pelo número de chamadas de suporte técnico recebidas por dia, de acordo com o modelo.