Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre a Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS): A) Por processar muitas variáveis alvo, o PLS é lento e pouco robusto. - Essa afirmação não é verdadeira. O PLS é projetado para lidar com múltiplas variáveis dependentes de forma eficiente. B) Por focar em predizer mais de uma variável, o PLS não funciona bem com conjuntos grandes de variáveis preditoras. - Essa afirmação também não é correta. O PLS é, na verdade, eficaz em lidar com conjuntos grandes de variáveis preditoras. C) Ao contrário da Regressão Linear simples, o PLS é especialmente útil quando queremos predizer não apenas uma, mas um conjunto de variáveis dependentes. - Esta afirmação é verdadeira. O PLS é projetado para prever múltiplas variáveis dependentes simultaneamente, o que é uma de suas principais vantagens. D) Apesar de predizer diversas variáveis ao mesmo tempo, o PLS retorna como resultado apenas um valor numérico, resultante da predição. - Essa afirmação é falsa. O PLS retorna um conjunto de valores preditivos para as múltiplas variáveis dependentes. Portanto, a alternativa correta é: C) Ao contrário da Regressão Linear simples, o PLS é especialmente útil quando queremos predizer não apenas uma, mas um conjunto de variáveis dependentes.