Gabarito: E - Errado

A afirmativa sugere que a regressão linear multivariada trabalha com uma única variável explicativa. No entanto, o adjetivo "multivariada" indica justamente o contrário, ou seja, que a técnica envolve várias variáveis explicativas. Em outras palavras, a regressão linear multivariada é um método estatístico que visa modelar a relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes (explicativas).

Para resolver questões como esta, é importante ter um bom conhecimento das bibliotecas em questão (Numpy, Pandas, Matplotlib e Scipy) e das técnicas de análise estatística que são comuns em ciência de dados, como a regressão linear. A biblioteca Scipy, por exemplo, pode ser utilizada para realizar regressões lineares multivariadas, enquanto que Pandas é útil para manipulação de dados, Numpy para operações matemáticas de alto desempenho com arrays, e Matplotlib para visualização de dados.

Portanto, a questão está incorreta porque, na regressão linear multivariada, utilizamos múltiplas variáveis explicativas para estimar a variável dependente, e não apenas uma.

Errado, não trabalha com uma, mas com várias

Na verdade, a regressão linear multivariada é usada para análises estatísticas em Python e trabalha com múltiplas variáveis explicativas, em oposição à regressão linear simples, que trabalha com apenas uma variável explicativa.

GAB. ERRADO

A Regressão Linear multivariada é um método estatístico que visa modelar a relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes (explicativas).

e-

regressão linear multivariada →varias variável explicativa

Variável Dependente:

• É a variável que queremos prever ou entender melhor.
• No exemplo do bolo, a variável dependente seria o sabor do bolo, porque é o resultado final que estamos interessados em analisar.

Variáveis Independentes (Explicativas):

• São as variáveis que usamos para tentar explicar ou prever a variável dependente.
• No caso do bolo, as variáveis independentes seriam a quantidade de trigo, açúcar e ovos, pois são os ingredientes que podem influenciar o sabor do bolo.

Regressão Linear Multivariada:

• É um método estatístico que busca entender a relação entre a variável dependente e duas ou mais variáveis independentes.
• No nosso exemplo, a regressão linear multivariada nos ajudaria a analisar como a quantidade de trigo, açúcar e ovos juntos afetam o sabor do bolo, considerando a interação entre esses ingredientes.