Dica do autor: Para resolver essa questão, é essencial compreender os conceitos de correlação e regressão linear, incluindo a interpretação dos coeficientes de correlação e regressão.  Explicação completa do tema da questão:  Correlação: O coeficiente de correlação (r) mede a força e a direção da relação linear entre duas variáveis. Um valor de r = 0,65 indica uma correlação positiva moderada entre PAS e IMC. A interpretação do coeficiente de correlação deve considerar a força da relação linear entre as variáveis.  Regressão Linear: A análise de regressão linear estima a relação entre uma variável dependente (PAS) e uma variável independente (IMC). A equação de regressão fornecida (PAS = 90 + 1,5 × IMC) indica que para cada unidade de aumento no IMC, espera-se que a PAS aumente em 1,5 mmHg. O intercepto (90) representa o valor esperado de PAS quando o IMC é zero. Análise das alternativas:  Alternativa A: INCORRETA. Um coeficiente de correlação de 0,65 indica uma correlação moderada, não fraca. Correlações são consideradas fortes quando r ≥ 0,70.  Alternativa B: CORRETA. A equação de regressão indica que um aumento de 1 unidade no IMC está associado a um aumento de 1,5 mmHg na PAS, de acordo com o coeficiente de regressão.  Alternativa C: INCORRETA. O coeficiente de correlação (r) de 0,65 não indica que 65% da variação na PAS pode ser explicada pelo IMC. Para isso, utilizaríamos o coeficiente de determinação (r²), que seria 0,4225 (ou 42,25%).  Alternativa D: INCORRETA. A constante (intercepto) na equação de regressão não se refere ao IMC médio, mas ao valor esperado de PAS quando o IMC é zero.  Alternativa E: INCORRETA. O coeficiente de regressão (1,5) indica o aumento na PAS para cada unidade de aumento no IMC, não a PAS média em uma população com IMC médio de 1,5.  Resposta correta: Alternativa B. Conclusão: A compreensão dos coeficientes de correlação e regressão é crucial para interpretar a relação entre variáveis em estudos médicos. A alternativa B é a correta, pois reflete a interpretação adequada do coeficiente de regressão na equação fornecida.  Referência: Kleinbaum, D. G., Kupper, L. L., Nizam, A., & Rosenberg, E. S. (2013). Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods.