Modelos que não se ajustam inicialmente à linearidade podem, muitas vezes, ser reconfigurados via transformações matemáticas, permitindo análises estatísticas robustas. Contudo, nem toda transformação garante estimativas válidas ou interpretações corretas quando revertidas à escala original. Avaliar criticamente os métodos aplicados e suas implicações é essencial em inferências com variáveis transformadas. Um pesquisador ajusta um modelo de regressão utilizando a transformação l, a fim de representar um comportamento de crescimento exponencial. Após análise dos resíduos e do valor de , ele obtém resultados que parecem satisfatórios, mas decide avaliar também os efeitos da transformação sobre os pressupostos do modelo original. Com base neste contexto e nos princípios estatísticos estudados, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas: I. Um valor alto de na escala transformada não garante que o modelo transformado seja o melhor para a variável original. PORQUE II. O valor de em modelos transformados mede apenas a variabilidade explicada em , e não em diretamente. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta: Questão 2Resposta A. As asserções I e II são proposições falsas. B. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I. C. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. D. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I. E. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.