Se a variável dependente e todas as variáveis independentes ...

Vamos analisar a questão que envolve análise multivariável e o tipo de dados envolvidos, que são variáveis contínuas. Isso nos direciona para o conceito de Regressão Linear Múltipla.

Primeiramente, é importante compreender que a Regressão Linear Múltipla é utilizada quando queremos entender a relação entre uma variável dependente contínua e duas ou mais variáveis independentes também contínuas. Este tipo de análise nos permite prever o valor da variável dependente com base nos valores das variáveis independentes.

Agora, vamos revisar cada alternativa para entender por que a opção C é a correta:

A - Regressão Logística: Utilizada quando a variável dependente é categórica (por exemplo, sim/não, sucesso/falha). Não é apropriada para variáveis contínuas, por isso não se aplica ao enunciado.

B - Análise de Variância (ANOVA): É usada para comparar médias entre grupos e determinar se existem diferenças estatisticamente significativas. Apesar de trabalhar com variáveis contínuas, não é uma análise de regressão e não se aplica diretamente ao tipo de previsão descrito no enunciado.

C - Regressão Linear Múltipla: Esta é a escolha correta. Como mencionado, ela é adequada quando todas as variáveis envolvidas são contínuas, permitindo modelar a relação entre elas e prever valores.

D - Análise Log-linear: Esta técnica é utilizada em dados categóricos, especialmente para modelar relações entre variáveis categóricas. Portanto, não atende ao requisito de variáveis contínuas.

Um exemplo prático de Regressão Linear Múltipla poderia ser prever o preço de uma casa com base em variáveis como tamanho (em metros quadrados), número de quartos, e idade da construção. Todas essas variáveis são contínuas.

Para evitar pegadinhas, preste atenção às características das variáveis mencionadas no enunciado e relacione-as com a análise estatística mais apropriada.

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