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Um economista está analisando a relação entre a quantidade de publicidade feita por uma empresa e suas vendas mensais. Ele coletou dados ao longo de um ano e decidiu aplicar um modelo de regressão linear para estudar essa relação. Fonte: Elaborado pela professora, 2024. Com base na situação acima, avalie as seguintes afirmações sobre regressão e correlação linear. I. Na análise de regressão, a variável independente é aquela que é considerada como a causa ou influenciadora, enquanto a variável dependente é aquela que é afetada ou medida. II. O coeficiente de correlação linear, representado por "r", varia de -1 a 1, onde valores próximos de -1 indicam uma correlação negativa forte, valores próximos de 1 indicam uma correlação positiva forte. III. O coeficiente de determinação, representado por "R²", indica a proporção da variabilidade na variável dependente que é explicada pela variável independente no modelo de regressão linear. IV. Se o coeficiente de correlação linear for igual a 0, isso significa que não há relação entre as duas variáveis e, portanto, a regressão linear não é apropriada para modelar a relação entre elas. É correto o que se afirma em:
Sagot :
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