A análise de regressão é uma ferramenta estatística emprega...

O tema central da questão é a análise de regressão, um método estatístico utilizado para entender como uma ou mais variáveis independentes afetam uma variável dependente. Esse tipo de análise é fundamental em bioestatística, especialmente na área de farmácia, para avaliar resultados e tendências a partir de dados experimentais.

A alternativa correta é a C: "Quanto mais próximo de 1 o valor de R², maior a correlação existente entre as variáveis independentes e a resposta."

Vamos entender por que essa é a resposta certa e por que as outras estão incorretas:

Alternativa C: O R², ou coeficiente de determinação, indica a proporção da variação na variável dependente que pode ser explicada pelas variáveis independentes no modelo de regressão. Quanto mais próximo de 1, melhor o modelo explica os dados, indicando uma forte correlação.

Alternativa A: Está incorreta, pois o coeficiente linear mencionado não é R², mas sim o intercepto da regressão, que é o ponto onde a linha de regressão cruza o eixo Y, não o X.

Alternativa B: Está incorreta. Na verdade, quanto menor a dispersão dos dados em relação à linha de tendência, maior será o valor de R². Se os dados estiverem muito dispersos, o R² será baixo e não se aproximará de 1.

Alternativa D: Também está incorreta. O R² não é obtido por uma linearização dos pontos; ele é calculado a partir da soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo.

Compreendendo essas explicações, podemos perceber que a análise de regressão é uma ferramenta poderosa para interpretar dados e que o R² oferece uma maneira de avaliar quão bem um modelo de regressão está ajustado aos dados observados.

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