A análise de regressão linear é uma ferramenta estatística fundamental utilizada para compreender as...

A análise de regressão linear é uma ferramenta estatística fundamental utilizada para compreender as relações entre variáveis. Dentro deste contexto, o coeficiente de determinação  é um valor que indica a proporção da variância na variável dependente que é explicada pela variável independente no modelo de regressão.

Considere as seguintes afirmações e relações sobre o coeficiente de determinação : Associe corretamente cada afirmação com a explicação correspondente. Considere que nem todos os itens das colunas podem possuir associação ou podem possuir mais de uma correlação.

| | | | --- | --- | | Coeficiente R² | Explicação | | I. O valor de  varia entre 0 e 1. | A. Indica que o modelo de regressão tem alta precisão para explicar a variabilidade dos dados. | | II. Um  próximo de 1 indica que o modelo de regressão explica bem a variabilidade dos dados. | B. Um  alto, por si só, não garante que o modelo seja adequado, pois outros fatores, como a multicolinearidade ou outliers, podem afetar a qualidade do ajuste. | | III. Um  baixo sugere que o modelo de regressão não explica bem a variabilidade dos dados. | C. Um  baixo indica que o modelo tem pouca capacidade de explicar a variabilidade dos dados. | | IV. O  pode ser interpretado como a proporção da variância total que é explicada pela variância do modelo. | D. O  é a fração da variância total da variável dependente que é capturada pelo modelo. | | V. Um alto R² sempre garante que o modelo é adequado. | E. O R² sempre se situa em um intervalo entre 0 e 1, onde 0 significa nenhum ajuste e 1 significa ajuste perfeito. |

Assinale a alternativa que contém a associação correta: