A regressão logística é amplamente utilizada em contextos onde se busca entender fatores associados a um evento com duas possibilidades de resultado. Ela permite a análise de variáveis contínuas e categóricas para verificar o impacto de cada uma sobre a probabilidade de um determinado evento ocorrer.

Com base nos assuntos estudados sobre modelo de regressão logística e análise de resposta dicotômica, analise as afirmativas a seguir:

I. O modelo de regressão logística é ideal para tratar variáveis dicotômicas, ou seja, variáveis com resultados binários, como sucesso ou falha, onde os valores possíveis estão restritos a 0 e 1.

II. A equação do modelo logístico é comumente chamada de "razão das chances", ela permite modelar uma relação não linear entre a variável preditora e a probabilidade de sucesso.

III. A regressão logística gera uma função exponencial que se relaciona linearmente com o logaritmo das chances, o que possibilita interpretar a variável dependente como uma reta em um gráfico linear.
IV. O modelo logístico é restrito a variáveis preditoras binárias e
não pode ser utilizado para variáveis contínuas, como a idade ou o tempo, pois depende exclusivamente de categorias bem definidas.

É correto o que se afirma em: