Modelos de regressão linear são os mais importantes modelos de regressão da estatística e da ciência dos dados. Eles são divididos em dois grupos: modelos de regressão linear simples e modelos de regressão linear múltipla.

Referente ao modelo de regressão linear múltipla para o valor do imóvel em função da sua área, seu andar e sua localização, analise as afirmativas a seguir.

I. O estatístico desenvolveu um modelo completo para o valor esperado de  (valor do imóvel) em função de  (área do imóvel),  (andar do imóvel) e (localização do imóvel), simultaneamente. Esse modelo ficou assim:

II. Os coeficientes b1 = 4,87, b3 = 6,36 e b3 = - 27,43 indicam, respectivamente, quanto varia o valor esperado para o apartamento com a variação unitária de sua área (em metros quadrados), a variação unitária do seu andar (1 andar a mais) e a sua localização (bairro = 0 ou centro = 1).

III. Com base nesse modelo, foi possível verificar que, para apartamentos de mesma área e mesmo andar, porém um no bairro e outro no centro, o apartamento do centro tem um valor esperado menor que o do bairro em 27,43 mil reais (27 mil arredondando para mil reais). Isso é válido para aquele município e para aqueles dados da corretora.

IV. Com base nesse modelo, foi possível verificar que um apartamento de 50 metros quadrados no 10º andar tem um valor esperado de 339,77 mil reais no bairro contra um valor esperado de 312,34 mil para um apartamento de mesma área e andar no centro.

Está correto o que se afirma em: