Para encontrar a reta de regressão que melhor se ajusta ao conjunto de pontos A(3, 6), B(4, 4), C(7, 11) e D(10, 12), precisamos calcular a equação da reta na forma \(y = mx + b\), onde \(m\) é o coeficiente angular e \(b\) é o coeficiente linear. Após realizar os cálculos necessários (ou utilizando uma biblioteca do Python como o NumPy ou o scikit-learn), encontramos a reta de regressão. Analisando as alternativas: A) \(y = 2.80x + 1.65\) B) \(y = 1.10x + 1.65\) C) \(y = 2.80x + 1.49\) D) \(y = 1.19x + 1.45\) Após os cálculos, a reta de regressão que melhor se ajusta aos pontos é a alternativa C) \(y = 2.80x + 1.49\).