GabaritoE — Errado
Gabarito: letra E (ERRADO). A afirmação confunde dois conceitos distintos: um modelo com uma única variável dependente (Y) e múltiplas variáveis independentes (X₁, X₂, X₃) é uma regressão linear múltipla, não multivariada. A regressão multivariada exige duas ou mais variáveis dependentes simultaneamente. A banca troca o termo "múltipla" por "multivariada", que são coisas diferentes na estatística.
A distinção é essencial e recorrente em provas. Na regressão linear múltipla, temos uma única variável resposta Y explicada por duas ou mais variáveis preditoras. A forma geral é:
Já na regressão multivariada (ou análise multivariada), o modelo envolve múltiplas variáveis dependentes — por exemplo, um vetor de respostas sendo explicado por um conjunto de preditoras. É uma generalização vetorial do modelo univariado.
A pegadinha está exatamente na nomenclatura: o prefixo "multi" em "múltipla" refere-se às variáveis independentes; em "multivariada", refere-se às variáveis dependentes. O enunciado descreve um caso clássico de regressão múltipla (um Y, três X), portanto a classificação correta é regressão linear múltipla, e não multivariada.
A banca adora trocar "múltipla" por "multivariada" para confundir. Lembre-se: múltipla = várias X, uma Y; multivariada = várias Y. Se o enunciado diz "explica o valor do escalar Y em função de X₁, X₂ e X₃", é múltipla — o termo "escalar" já denuncia que há uma única variável dependente.
A afirmação está errada porque classifica incorretamente o modelo. Um modelo que explica um único Y (escalar) a partir de múltiplos X é regressão linear múltipla. A regressão multivariada seria aquela em que há mais de uma variável dependente — por exemplo, modelar simultaneamente Y₁ e Y₂ em função de X₁, X₂ e X₃. O termo "escalar" no enunciado é a pista decisiva: indica que Y é univariado, o que exclui a classificação como multivariada.
Gabarito: letra E — o item está ERRADO.
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