A regressão linear é um método estatístico amplamente utilizado para modelar e analisar a relação entre variáveis. Na interpretação de um modelo de regressão, é fundamental compreender o significado de seus coeficientes e como eles descrevem a relação entre a variável independente e a variável dependente. Com base nesse contexto e no conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas: I. No modelo de regressão linear, o coeficiente linear corresponde ao ponto em que a reta de regressão intercepta o eixo y, representando o valor esperado da variável dependente quando a variável independente é igual a zero. PORQUE II. No modelo de regressão linear, o coeficiente angular indica a variação esperada na variável dependente para cada unidade de variação na variável independente. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta. Questão 4Resposta A. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. B. As asserções I e II são falsas. C. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. D. As asserções I e II são