Vamos analisar cada afirmativa sobre a regressão linear: I. A regressão linear busca estimar valores de uma variável baseada em valores desconhecidos de uma outra variável. Verdadeiro, a regressão linear é utilizada para prever ou estimar valores de uma variável dependente com base em uma variável independente. II. A regressão linear é aplicável a situações em que as duas variáveis medem. Falso, a afirmativa está incompleta. A regressão linear é aplicável quando existe uma relação entre as variáveis, mas não é suficiente apenas que as variáveis "meçam". É necessário que uma variável seja dependente e a outra independente. III. A regressão linear busca explicar os valores de uma variável nos termos da outra, ou seja, pode-se suspeitar que se trate de uma relação causal. Verdadeiro, a regressão linear é frequentemente usada para investigar relações entre variáveis, podendo sugerir causalidade. IV. A regressão linear busca predizer valores de uma variável para a análise de regressão. Verdadeiro, a regressão linear é, de fato, utilizada para prever valores da variável dependente. Agora, vamos ver quais alternativas contêm apenas itens verdadeiros: - a. I e II, apenas. (Falso, II é falso) - b. I e III, apenas. (Verdadeiro) - c. I, II e III, apenas. (Falso, II é falso) - d. II e III, apenas. (Falso, II é falso) - e. II, III e IV, apenas. (Falso, II é falso) A alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: b. I e III, apenas.