Para determinar o tipo de curva que melhor se ajusta aos dados apresentados, vamos analisar a tabela: - Anos (x): 0,5, 1, 2, 3, 4 - Parafusos/dia (y): 2500, 2400, 2000, 1800, 1500 Observando os dados, percebemos que a produção de parafusos está diminuindo ao longo do tempo. Isso sugere uma tendência de queda, que pode ser modelada por uma função. Vamos analisar as alternativas: A) Regressão Linear: Uma linha reta que poderia representar uma diminuição constante, mas não necessariamente se ajusta bem a uma curva de queda acentuada. B) Regressão Quadrática: Pode modelar uma curva que se ajusta a dados que têm uma tendência de queda, mas não é a mais adequada para dados que caem de forma mais acentuada. C) Regressão Exponencial: Geralmente usada para modelar crescimento ou decaimento rápido, mas não se ajusta bem a dados que caem de forma linear ou quadrática. D) Regressão para uma equação cúbica: Pode ser mais complexa do que o necessário, mas pode se ajustar a dados que têm uma tendência de queda acentuada. Diante disso, a melhor opção para os dados apresentados, que mostram uma diminuição na produção de parafusos ao longo do tempo, é a A) Regressão Linear, pois a queda parece ser relativamente constante.