A análise de regressão linear é uma ferramenta estatística fundamental utilizada para compreender as relações entre variáveis. Dentro deste contexto, o coeficiente de determinação r ao quadrado é um valor que indica a proporção da variância na variável dependente que é explicada pela variável independente no modelo de regressão. Considere as seguintes afirmações e relações sobre o coeficiente de determinação r ao quadrado : Associe corretamente cada afirmação com a explicação correspondente. Considere que nem todos os itens das colunas podem possuir associação ou podem possuir mais de uma correlação. Coeficiente R² Explicação I. O valor de R ao quadrado varia entre 0 e 1. A. Indica que o modelo de regressão tem alta precisão para explicar a variabilidade dos dados. II. Um R ao quadrado próximo de 1 indica que o modelo de regressão explica bem a variabilidade dos dados. B. Um R ao quadrado alto, por si só, não garante que o modelo seja adequado, pois outros fatores, como a multicolinearidade ou outliers, podem afetar a qualidade do ajuste. III. Um R ao quadrado baixo sugere que o modelo de regressão não explica bem a variabilidade dos dados. C. Um R ao quadrado baixo indica que o modelo tem pouca capacidade de explicar a variabilidade dos dados. IV. O R ao quadrado pode ser interpretado como a proporção da variância total que é explicada pela variância do modelo. D. O R ao quadrado é a fração da variância total da variável dependente que é capturada pelo modelo. V. Um alto R² sempre garante que o modelo é adequado. E. O R² sempre se situa em um intervalo entre 0 e 1, onde 0 significa nenhum ajuste e 1 significa ajuste perfeito. Assinale a alternativa que contém a associação correta: Questão 4Resposta A. I - C, II - A, III - D, IV - E, V - B B. I - D, II - B, III - A, IV - E, V - C C. I - E, II - A, III - C, IV - D, V - B D. I - A, II - E, III - D, IV - C, V - B E. I - E, II - C, III - A, IV - B, V - D