Vamos analisar cada afirmativa: I. Modelos de regressão logística simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando há mais do que uma variável de entrada. Falso. Modelos de regressão logística podem ser usados para prever uma variável resposta qualitativa, mas a afirmação de que "são usados quando há mais do que uma variável de entrada" é incorreta, pois a regressão logística simples pode ser aplicada com apenas uma variável de entrada. II. Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando se considera apenas uma variável de entrada. Falso. Modelos de regressão linear são usados para prever variáveis resposta quantitativas, não qualitativas. Portanto, essa afirmação está incorreta. III. Um possível modelo de regressão logística simples para a predição da probabilidade de inadimplência é: em que e são os coeficientes do modelo, , o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito e , o valor esperado para a probabilidade de a pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão. Falso. A descrição do modelo não está completa e não está clara, mas a ideia de que a regressão logística pode prever a probabilidade de um evento (como a inadimplência) está correta. No entanto, a forma como foi apresentada não é precisa. IV. O método comumente usado para calcular os valores dos coeficientes é o Método da Máxima Verossimilhança. Para isso, pode-se fazer uso do software estatístico R. Verdadeiro. O Método da Máxima Verossimilhança é realmente utilizado para estimar os coeficientes em modelos de regressão logística, e o R é um software amplamente utilizado para esse tipo de análise. Com base nas análises, apenas a afirmativa IV está correta. Portanto, não há uma alternativa que contenha todos os itens verdadeiros, mas a única correta é a IV. Se precisar de mais informações ou esclarecimentos, estou à disposição!