A regressão linear é um método estatístico amplamente utilizado para modelar e analisar a relação entre variáveis. Na interpretação de um modelo de regressão, é fundamental compreender o significado de seus coeficientes e como eles descrevem a relação entre a variável independente e a variável dependente.

Com base nesse contexto e no conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. No modelo de regressão linear, o coeficiente linear corresponde ao ponto em que a reta de regressão intercepta o eixo y, representando o valor esperado da variável dependente quando a variável independente é igual a zero.

PORQUE

II. No modelo de regressão linear, o coeficiente angular indica a variação esperada na variável dependente para cada unidade de variação na variável independente.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

Questão 3

Resposta

A.

As asserções I e II são falsas.

B.

As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.

C.

A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

D.

As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

E.

A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.