Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre o coeficiente de determinação R² em um modelo de regressão linear simples: A) O R² mede a intensidade da relação causal entre a variável independente e a variável dependente. - Esta afirmação não está correta, pois o R² não mede causalidade, mas sim a proporção da variância explicada. B) O R² representa a proporção da variância total da variável dependente que é explicada pelo modelo de regressão. - Esta afirmação está correta. O R² indica quanto da variação da variável dependente é explicada pela variável independente. C) Um valor de R² = 0 indica que o modelo se ajusta perfeitamente aos dados observados. Um valor de R² próximo de 1 significa necessariamente que o modelo é adequado, independentemente da análise dos resíduos. - Esta afirmação é incorreta. R² = 0 indica que o modelo não explica nada da variância da variável dependente, e um R² próximo de 1 não garante que o modelo seja adequado sem considerar a análise dos resíduos. D) O R² é calculado pela razão entre a soma dos quadrados do erro (SQE) e a soma total dos quadrados (SQT). - Esta afirmação também está incorreta. O R² é calculado como 1 menos a razão entre a soma dos quadrados do erro (SQE) e a soma total dos quadrados (SQT). Portanto, a alternativa correta é: B) O R² representa a proporção da variância total da variável dependente que é explicada pelo modelo de regressão.