Qual das seguintes variáveis **não** deve ser utilizada para análise de regressão linear?

• Escolha variáveis que sejam numéricas e contínuas.
• Verifique se há uma relação linear clara entre as variáveis.
• Evite variáveis categóricas ou ordinais.
• Considere o tamanho da amostra e a distribuição dos dados.

A análise de regressão linear é uma ferramenta estatística usada para investigar a relação entre duas variáveis numéricas. A variável independente (x) é aquela que é usada para prever a variável dependente (y). No caso da cor favorita de uma pessoa, não há uma relação numérica clara entre ela e qualquer outra variável, portanto ela não pode ser usada como variável independente ou dependente em uma análise de regressão linear.

As demais alternativas são variáveis numéricas que podem ser usadas em análise de regressão linear:

• (A): Renda anual de uma família é uma variável numérica que pode ser usada para prever outras variáveis, como gastos, investimentos ou nível de educação.
• (B): Idade de uma pessoa é uma variável numérica que pode ser usada para prever outras variáveis, como saúde, renda ou nível educacional.
• (C): Temperatura média diária de uma cidade é uma variável numérica que pode ser usada para prever outras variáveis, como consumo de energia ou demanda por ar condicionado.
• (D): Número de gols marcados por um jogador de futebol é uma variável numérica que pode ser usada para prever outras variáveis, como vitórias ou derrotas do time.

A análise de regressão linear é uma ferramenta poderosa para investigar relações entre variáveis numéricas. No entanto, é importante escolher cuidadosamente as variáveis a serem analisadas para garantir que haja uma relação linear clara entre elas.