Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre a Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS): A) Ao contrário da Regressão Linear simples, o PLS é especialmente útil quando queremos predizer não apenas uma, mas um conjunto de variáveis dependentes. - Esta afirmação está correta, pois o PLS é projetado para lidar com múltiplas variáveis dependentes simultaneamente. B) Apesar de predizer diversas variáveis ao mesmo tempo, o PLS retorna como resultado apenas um valor numérico, resultante da predição. - Esta afirmação é falsa, pois o PLS retorna um conjunto de valores preditivos para as múltiplas variáveis dependentes. C) Por focar em predizer mais de uma variável, o PLS não funciona bem com conjuntos grandes de variáveis preditoras. - Esta afirmação é enganosa. O PLS é, na verdade, útil em situações com muitas variáveis preditoras, especialmente quando há colinearidade. D) Por processar muitas variáveis alvo, o PLS é lento e pouco robusto. - Esta afirmação é falsa. O PLS é projetado para ser eficiente e robusto, mesmo com muitas variáveis. Portanto, a alternativa correta é: A) Ao contrário da Regressão Linear simples, o PLS é especialmente útil quando queremos predizer não apenas uma, mas um conjunto de variáveis dependentes.