A regressão linear simples é uma técnica estatística utilizada para analisar a relação entre duas variáveis, permitindo fazer previsões e testar hipóteses sobre os coeficientes da reta de regressão. Vamos analisar as opções: A) Somente para fazer previsões e criar modelos base para regressões lineares múltiplas. - Esta opção é limitada, pois a regressão linear simples também serve para verificar relações entre variáveis. B) Para verificar somente se uma variável tem alguma relação ou correlação com outra. - Embora isso seja verdade, a regressão linear simples também permite fazer previsões, então essa opção é incompleta. C) Para fazer estimativa do envio de e-mails. - Esta opção é irrelevante e não representa a função da regressão linear simples. D) Para verificar se uma variável tem alguma relação com outra, fazer previsões e testar hipóteses sobre os coeficientes da reta de regressão. - Esta opção abrange bem as funções da regressão linear simples. E) Para verificar se nenhuma variável tem alguma relação com outra, fazer previsões e criar modelos base para regressões lineares múltiplas; para verificar se uma variável tem alguma relação com outra, fazer previsões e testar hipóteses sobre os coeficientes da reta de regressão; e para verificar se uma variável tem alguma relação com outra, fazer previsões e calcular o coeficiente de correlação entre as variáveis. - Esta opção é confusa e mistura várias ideias, tornando-se excessivamente complexa. A opção que melhor descreve a função da regressão linear simples é: D) Para verificar se uma variável tem alguma relação com outra, fazer previsões e testar hipóteses sobre os coeficientes da reta de regressão.