O coeficiente de inclinação  é uma medida fundamental em análises estatísticas de regressão, pois qu...

Alternativa A - I, II e IV, apenas

Introdução

O coeficiente de inclinação (β₁) é o coração da regressão linear simples, pois define o impacto marginal da variável independente sobre a dependente.

Desenvolvimento

A análise de β₁ envolve não apenas o seu valor pontual, mas a sua significância estatística. Isso é feito através de testes de hipótese e intervalos de confiança (IC). Se o IC não contém o zero, rejeita-se a hipótese de que não há relação entre as variáveis.

Análise

• I (Correta): Define exatamente a função do coeficiente angular em medir a taxa de variação e se ela é positiva ou negativa.
• II (Correta): O intervalo de confiança permite aferir a precisão da estimativa; intervalos muito largos indicam baixa confiabilidade para predições.
• III (Incorreta): Um coeficiente próximo de zero indica uma inclinação pequena, mas a "força" da correlação depende da dispersão dos dados (R²). Pode haver um β₁ pequeno com uma correlação fortíssima se a variância for muito baixa.
• IV (Correta): O IC é a ferramenta padrão para verificar se o efeito observado é estatisticamente diferente de zero.
• V (Incorreta): O coeficiente é o elemento mais relevante da regressão simples.

Conclusão

As afirmações I, II e IV abordam corretamente os aspectos de definição, validação e inferência estatística do coeficiente angular.

Alternativa A.