A regressão linear é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes, assumindo que essa relação seja linear. O objetivo principal é encontrar uma equação linear que melhor descreva como a variável dependente varia em função das independentes, permitindo previsões e inferências sobre os dados. Fonte: https://statorials.org/pt/exemplos-reais-de-regressao-linear/?utm. Acesso em: 21 mar. 2025. Um gestor fez um estudo de correlação e regressão linear para saber a relação entre o custo da matéria-prima e o produto vendido, e chegou à conclusão que o Coeficiente de Correlação de Pearson é de 0,85. Em seguida, ele determinou a equação de regressão linear que é de: y = 0,42x + 4,9. Com base nessas informações, se o custo da matéria-prima for de R$ 6,00 desse produto, o valor de vendas será de: Alternativas Alternativa 1: 7,02 Alternativa 2: 7,34 Alternativa 3: 7,42 Alternativa 4: 7,67 Alternativa 5: 7,87