Questão de Estatística — Modelos lineares — CESPE / CEBRASPE 2025

Regressão linear múltipla: conceito e finalidade

✅ CERTO. A regressão linear múltipla é exatamente a extensão da regressão simples que permite avaliar, simultaneamente, o efeito de duas ou mais variáveis independentes (explicativas) sobre uma variável dependente (resposta). O enunciado descreve com precisão essa característica central do modelo.

A regressão linear é uma técnica estatística usada para modelar a relação entre uma variável dependente contínua e uma ou mais variáveis independentes. Quando há apenas uma variável independente, temos a regressão linear simples; quando há duas ou mais, temos a regressão linear múltipla. O modelo múltiplo pode ser escrito como:

em que $Y$ é a variável dependente, $X_1, X_2, \dots, X_k$ são as variáveis independentes, $\beta_0, \beta_1, \dots, \beta_k$ são os coeficientes de regressão e $\varepsilon$ é o erro aleatório.

A grande vantagem da regressão múltipla é justamente permitir o controle simultâneo de diversas variáveis explicativas, isolando o efeito de cada uma sobre a resposta, mantendo as demais constantes. Isso é o que o enunciado afirma: "avaliar o efeito de diversas variáveis independentes sobre uma variável dependente, ao mesmo tempo".

A banca poderia tentar confundir o candidato trocando os papéis das variáveis (dependente por independente) ou afirmando que a regressão múltipla avalia o efeito de uma única variável. Aqui, porém, a afirmação está correta e alinhada com a definição clássica do método.

Gabarito: letra C (Certo).