Para responder à sua pergunta, vamos analisar cada uma das alternativas em relação ao uso da média em regressão linear e por que ela pode não ser suficiente para identificar padrões ou consistências. a) Porque a média não leva em consideração a amplitude das variações nas variáveis. - Esta afirmação é verdadeira, pois a média pode ocultar a variabilidade dos dados, mas não é a principal razão pela qual a média pode ser insuficiente. b) Porque a média não é sensível a valores extremos. - Esta é uma afirmação correta. A média pode ser distorcida por valores extremos (outliers), o que pode levar a uma interpretação errada dos dados. c) Porque a média é apenas um valor teórico sem aplicação prática. - Isso não é verdade, pois a média é uma medida prática e amplamente utilizada. d) Porque a média não pode ser calculada em uma ampla gama de dados. - Isso não é correto, pois a média pode ser calculada para qualquer conjunto de dados numéricos. e) Porque a média não está relacionada à regressão linear. - Essa afirmação é enganosa, pois a média é uma parte importante da análise estatística, mas não é suficiente sozinha para entender relações complexas. Após analisar as opções, a alternativa que melhor explica por que a média dos dados nem sempre é suficiente para identificar padrões ou consistências é: b) Porque a média não é sensível a valores extremos.