Para responder à sua pergunta, precisamos analisar cada uma das alternativas em relação ao uso de métodos quando há uma grande quantidade de variáveis preditoras. a) Mínimos quadrados - Este método pode ser utilizado, mas pode sofrer com problemas de multicolinearidade e overfitting quando há muitas variáveis. b) Stepwise - Este método é uma técnica de seleção de variáveis que pode ser utilizada, mas pode não ser a melhor escolha em casos de muitas variáveis, pois pode levar a modelos instáveis. c) Stepwise forward - Este é um tipo de seleção de variáveis que adiciona variáveis ao modelo uma a uma. Assim como o stepwise, pode não ser ideal em situações com muitas variáveis. d) Stepwise backwards - Este método começa com todas as variáveis e remove uma a uma. Também pode enfrentar problemas semelhantes aos métodos anteriores em grandes conjuntos de variáveis. Dentre as opções, todos os métodos mencionados podem ser utilizados, mas o método de Mínimos Quadrados é o que geralmente não é considerado uma alternativa viável quando há uma grande quantidade de variáveis preditoras, devido à sua tendência a sofrer com multicolinearidade e overfitting. Portanto, a resposta correta é: a) Mínimos quadrados.