Um dos objetivos da regressão linear seria avaliar uma possível dependência de y em relação a X. Se duas variáveis são correlacionadas, pode-se con...

Vamos analisar as afirmações: I. "Se duas variáveis são correlacionadas, pode-se concluir que há uma relação de causalidade entre elas." - Errado. A correlação não implica causalidade. II. "O coeficiente de correlação de Pearson nulo significa que não existe associação linear ou não-linear entre as variáveis." - Correto. Um coeficiente de correlação nulo indica ausência de associação linear. III. "A verificação de que uma variável dependente e uma independente estão estritamente relacionadas, pode-se concluir que ajuste do modelo de regressão é bom, considerando a 'força' do coeficiente de correlação." - Errado. A relação entre variáveis dependente e independente não é suficiente para avaliar a qualidade do ajuste do modelo de regressão. Portanto, a alternativa correta é: B) II e IV, apenas.