Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta: a) Os pontos chamados outliers não devem ser retirados da base de dados, pois representam a real variabilidade do conjunto. - Embora os outliers possam representar variabilidade, em muitos casos, eles podem distorcer a análise e, portanto, podem ser removidos ou tratados dependendo do contexto. b) Se há correlação linear significativa entre as variáveis, o melhor valor predito de y é obtido substituindo-se o valor de x na equação. - Esta afirmação é verdadeira, pois em uma regressão linear, você pode prever y substituindo x na equação da reta. c) Através do diagrama de dispersão podemos observar se há ou não correlação entre as variáveis e ajustarmos a equação de regressão, caso haja essa correlação. - Esta afirmação também é verdadeira, pois o diagrama de dispersão é uma ferramenta útil para visualizar a relação entre as variáveis. d) Não é possível realizar predições com os modelos de regressão ajustados. - Esta afirmação é falsa, pois o principal objetivo de um modelo de regressão é justamente permitir predições. Analisando as alternativas, as opções b) e c) estão corretas, mas como a pergunta pede para indicar qual das expressões está correta, a mais direta e que se encaixa perfeitamente na definição de predição em regressão é a b). Portanto, a resposta correta é: b) Se há correlação linear significativa entre as variáveis, o melhor valor predito de y é obtido substituindo-se o valor de x na equação.