A regressão linear é uma técnica estatística utilizada para modelar uma relação. Durante o processo ...

Alternativa B - Identificar a variável dependente e as variáveis independentes.

Introdução

A construção de qualquer modelo estatístico requer uma etapa de planejamento e estruturação dos dados antes da aplicação de algoritmos de cálculo.

Desenvolvimento

Para realizar uma regressão linear, é imprescindível definir:

1. Variável Dependente (Y): O fenômeno que desejamos explicar ou prever (ex: vendas).
2. Variável(is) Independente(s) (X): O fator que acreditamos influenciar o fenômeno (ex: temperatura ou investimento em marketing).

Análise

• B: Correta. Sem essa definição, não é possível montar a equação de regressão, pois o modelo não saberia qual variável minimizar e qual utilizar como base preditora.
• A: Incorreta. Clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado para agrupamento, não é requisito para regressão.
• C: Incorreta. Outliers devem ser analisados, mas não necessariamente excluídos (podem conter informações valiosas).
• E: Incorreta. Em regressão simples, só há uma variável dependente; a correlação é buscada entre X e Y.

Conclusão

A identificação das variáveis é o passo lógico e procedural zero para o estabelecimento de qualquer relação funcional em estatística.

Alternativa B.