Quando uma única variável não consegue explicar suficientemente uma variável dependente, o Modelo Linear Múltiplo pode ser empregado. Esse modelo possibilita incorporar múltiplos fatores que afetam a variável de interesse, melhorando a precisão das previsões e a profundidade da análise. Um exemplo é a estimativa da idade de uma criança: além da altura, elementos como genética e alimentação exercem influência significativa. Ao considerar múltiplas variáveis, o modelo linear múltiplo oferece uma representação mais completa e realista da relação entre os dados, aumentando a solidez das conclusões.
Fonte: https://www.ibm.com/docs/pt-br/cognos-analytics/11.2.x?topic=tests-multiple-linear-regression. Acesso em: 12 maio 2025.
Considerando as informações apresentadas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
PORQUE
II. Esse modelo exclui qualquer variável adicional além da principal, pois múltiplas variáveis confundem a interpretação dos resultados.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
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