Em um modelo de regressão linear, o coeficiente de uma variável independente indica a relação entre essa variável e a variável dependente. Especificamente, ele representa o impacto médio que uma unidade de mudança na variável independente tem sobre a variável dependente, mantendo as outras variáveis constantes. Analisando as opções: a) O impacto médio daquela variável na variável dependente. - Esta opção está correta, pois descreve exatamente o que o coeficiente representa. b) A acurácia do modelo. - A acurácia não é representada pelos coeficientes, mas sim por métricas de desempenho do modelo. c) O número de outliers identificados. - Os coeficientes não informam sobre outliers. d) A variância explicada pelo modelo. - Isso é medido pelo R², não pelos coeficientes. e) O número de observações no conjunto de dados. - Isso é uma informação separada e não está relacionada aos coeficientes. Portanto, a alternativa correta é: a) O impacto médio daquela variável na variável dependente.