Modelos de regressão linear são os mais importantes modelos de regressão da estatística e da ciência dos dados. Eles são divididos em dois grupos: modelos de regressão linear simples e modelos de regressão linear múltipla. Quanto à aplicação de modelos de regressão linear simples, analise as afirmativas a seguir. I. Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta quantitativa quando há mais do que uma variável de entrada. II. Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta quantitativa quando se considera apenas uma variável de entrada. III. O modelo de regressão linear simples que o estatístico escreveu para a predição do valor do imóvel em função da sua área foi , em que e são os coeficientes do modelo, a área do imóvel e o valor esperado (estimativa do valor médio) para o valor do imóvel. IV. O método que o estatístico usou para calcular os valores dos coeficientes e foi o Método dos Mínimos Quadrados. Para isso, ele lançou mão do software estatístico R. Está correto o que se afirma em: