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Resposta:  haver correlação forte o suficiente entre a variável resposta e as variáveis preditoras

Explicação: A regressão é um modelo baseado em correlações, portanto é necessário haver correlação entre a variável resposta a ser prevista e um ou mais das variáveis preditoras.

Para aplicar a regressão múltipla é necessário haver correlação forte o suficiente entre a variável resposta e as variáveis preditoras. O que é mostrado corretamente na alternativa 2.

Regressão múltipla

A asserção I é incorreta, pois a regressão múltipla assume que as variáveis preditoras sejam independentes entre si.

Se houver alta correlação entre as variáveis preditoras, isso pode levar a problemas de multicolinearidade, o que pode afetar a interpretação dos coeficientes e a estabilidade do modelo.

A asserção II é correta, pois na regressão múltipla, espera-se que exista uma relação significativa entre as variáveis preditoras e a variável resposta.

A correlação entre as variáveis preditoras e a variável resposta deve ser forte o suficiente para que o modelo possa fazer previsões confiáveis.

A asserção III é incorreta, pois embora seja desejável uma correlação forte entre as variáveis preditoras e a variável resposta, não é necessário que haja uma correlação forte entre as variáveis preditoras.

A relevância das variáveis preditoras é avaliada individualmente, levando em consideração seus coeficientes de regressão e seus valores-p.

A asserção IV é incorreta, pois na verdade, é esperado que haja alguma correlação entre as variáveis resposta, caso contrário, não haveria relação para ser explorada pelo modelo de regressão.

A asserção V é incorreta, pois se a correlação entre as variáveis preditoras e a variável resposta for muito fraca, o modelo de regressão pode não ser capaz de capturar a relação entre as variáveis de forma significativa.

Saiba mais sobre regressão múltipla em: https://brainly.com.br/tarefa/53346504

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