Para responder a essa pergunta, vamos analisar as opções de algoritmos de regressão disponíveis e como eles se aplicam ao cenário descrito. 1. A. A logistic regression - A regressão logística é usada para modelar variáveis dependentes categóricas, não se aplica a um modelo com uma variável dependente contínua. 2. B. An exponential regression - A regressão exponencial é usada para modelar relações que crescem ou decrescem exponencialmente, mas não é a melhor escolha para um modelo que busca simplicidade e interpretação direta. 3. C. A linear regression - A regressão linear é adequada para modelar a relação entre uma variável independente e uma variável dependente contínua. É fácil de interpretar e se encaixa bem no cenário descrito, onde há uma forte relação entre as variáveis. 4. D. A probit regression - A regressão probit é semelhante à regressão logística, sendo usada para variáveis dependentes categóricas, portanto, não é adequada para este caso. Diante da análise, a melhor opção para o modelo, considerando que a variável dependente é contínua e que o cientista de dados deseja um modelo facilmente interpretável, é: C. A linear regression.