Em experimentos que procuram determinar a relação existente entre duas variáveis, por exemplo, a dose de uma droga e a reação, concentração e densi...

Em experimentos que procuram determinar a relação existente entre duas variáveis, por exemplo, a dose de uma droga e a reação, concentração e densidade ótica, peso e altura, idade da vaca e a produção de leite, entre outros, dois tipos de situações podem ocorrer: (a) uma variável (X) pode ser medida acuradamente e seu valor escolhido pelo experimentador. Por exemplo, a dose de uma droga a ser ministrada no animal. Esta variável é a variável independente. A outra variável (Y), dita variável dependente ou resposta, está sujeita a erro experimental, e seu valor depende do valor escolhido para a variável independente.

Fonte: SAMPAIO, N. A. de S. Aplicações da Correlação e Regressão Linear. 2015. Disponível em: Acesso em: 17/05/2017

Sobre as aplicações da regressão linear, leia as afirmativas a seguir:

I. A regressão linear procura estimar valores de uma variável com base em valores desconhecidos de outra variável.
II. A regressão linear é aplicável a situações em que as duas variáveis medem, aproximadamente, a mesma situação, mas uma delas é relativamente dispendiosa ou difícil de lidar, enquanto a outra não.
III. A regressão linear busca explicar valores de uma variável em termos da outra, ou seja, podendo suspeitar de uma relação de causa e efeito.
IV. A regressão linear procura predizer valores de uma variável para a análise de regressão: resta saber como é o tipo dessa relação.
 
É correto o que se afirma em:

I. A regressão linear procura estimar valores de uma variável com base em valores desconhecidos de outra variável.
II. A regressão linear é aplicável a situações em que as duas variáveis medem, aproximadamente, a mesma situação, mas uma delas é relativamente dispendiosa ou difícil de lidar, enquanto a outra não.
III. A regressão linear busca explicar valores de uma variável em termos da outra, ou seja, podendo suspeitar de uma relação de causa e efeito.
IV. A regressão linear procura predizer valores de uma variável para a análise de regressão: resta saber como é o tipo dessa relação.
I e II, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III, apenas.
II, III e IV, apenas.