Para decidir entre usar regressão linear ou não linear, é fundamental observar o padrão das relações entre as variáveis. A visualização dos dados é uma ferramenta importante, pois permite identificar se a relação é linear ou se um modelo não linear se ajustaria melhor. Analisando as alternativas: A) A decisão sobre a utilização de regressão linear ou não linear pode ser tomada a partir da observação da própria linguagem de programação. - Isso não é correto, pois a escolha não depende da linguagem, mas sim dos dados. B) Não é possível que se tenha uma intuição sobre o padrão das relações entre as variáveis e, assim, identificar um tipo de função que descreva melhor essas relações. - Essa afirmação é falsa, pois a intuição e a visualização são essenciais. C) A decisão sobre a utilização de regressão linear ou não linear pode ser tomada a partir da observação do desempenho da função. - Embora o desempenho seja importante, não é o único critério. D) A visualização dos dados permite que se tenha uma intuição sobre o padrão das relações entre as variáveis e, assim, identificar um tipo de função que descreva melhor essas relações. - Esta é a alternativa correta, pois enfatiza a importância da visualização na escolha do modelo. E) Não há diferença entre a regressão linear e a regressão não linear. - Isso é incorreto, pois existem diferenças fundamentais entre os dois tipos de regressão. Portanto, a alternativa correta é: D) A visualização dos dados permite que se tenha uma intuição sobre o padrão das relações entre as variáveis e, assim, identificar um tipo de função que descreva melhor essas relações.