O coeficiente de correlação de Pearson, r, para um conjunto de dados, quando ajustados segundo um modelo de regressão linear, é 0,92. Nessas condiç...

A alternativa correta é a letra D: 84,64% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente. O coeficiente de correlação de Pearson (r) é uma medida que indica a força e a direção da relação linear entre duas variáveis. O valor de r varia de -1 a 1, sendo que quanto mais próximo de 1 ou -1, mais forte é a relação linear entre as variáveis. Quando r = 0, não há relação linear entre as variáveis. Quando r = 1 ou -1, há uma relação linear perfeita entre as variáveis. Quando 0 < r < 1, há uma relação linear positiva entre as variáveis, ou seja, quando uma variável aumenta, a outra também aumenta. Quando -1 < r < 0, há uma relação linear negativa entre as variáveis, ou seja, quando uma variável aumenta, a outra diminui. No caso apresentado na pergunta, o valor de r é 0,92, o que indica uma forte relação linear positiva entre as variáveis. O coeficiente de determinação (r²) é a proporção da variação da variável dependente que é explicada pela relação linear com a variável independente. O valor de r² é dado por (r)², ou seja, (0,92)² = 0,8464. Portanto, 84,64% da variação da variável dependente pode ser explicada pela relação entre a variável dependente e independente.