No que se refere às bibliotecas Numpy, Pandas, Matplotlib e ...

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.

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.