Questões sobre Regressão
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Em relação ao modelo de regressão linear, julgue os itens a seguir.
- C. Certo
- E. Errado
Em relação ao modelo de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Havendo autocorrelação dos resíduos, os estimadores de mínimos quadrados ordinários serão não viesados e ineficientes.
- C. Certo
- E. Errado
Em relação ao modelo de regressão linear, julgue os itens a seguir.
Nas estimativas por mínimos quadrados ordinários, se a variável dependente for multiplica por uma constante k > 0, o intercepto e a inclinação da regressão também serão multiplicados por k.
- C. Certo
- E. Errado
A análise de resíduos de um modelo de regressão linear múltipla pode ser utilizada para verificar se o modelo se adequa aos dados. Nesse sentido, gráficos e testes ajudam a identificar discrepâncias entre os valores observados da variável resposta e os valores preditos pelo modelo. De acordo com o trecho anterior, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Quando os pontos do diagrama de dispersão do resíduo padronizado versus variável explicativa apresentar uma tendência, a inclusão do logaritmo da variável explicativa pode melhorar o modelo.
( ) Quando os pontos do diagrama de dispersão do resíduo versus variável omitida no modelo apresentar uma tendência linear, a inclusão da variável omitida pode melhorar o modelo.
( ) Quando o desenho esquemático (boxplot) dos resíduos padronizados apresentar observações além dos limites superior ou inferior, existe uma forte indicação da presença de outliers que devem ser investigados.
( ) Quando o desenho esquemático dos resíduos tem a distância entre a mediana e o primeiro quartil e a distância entre a mediana e o terceiro quartil bem distintas, existe uma forte indicação de que a distribuição das observações são assimétricas e o componente aleatório do modelo pode não ter distribuição normal.
( ) A suposição de homocedasticidade dos resíduos pode ser avaliada através de: teste de Levéne; teste de Brown & Forsythe; gráfico de resíduos versus valores preditos pelo modelo; gráfico do resíduo versus cada uma das variáveis incluídas no modelo.
A sequência está correta em
- A. V, V, F, V, F
- B. F, V, F, V, V
- C. F, V, V, V, F
- D. V, V, V, V, F
- E. F, V, V, V, V
O modelo de regressão logística é um caso particular de um modelo linear generalizado em que o componente aleatório tem distribuição Bernoulli e a função de ligação é a logito. Diante do exposto, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
A sequência está correta em
- A. F, V, F, V, F
- B. V, V, F, V, F
- C. V, F, V, F, V
- D. F, F, V, V, V
- E. F, V, V, V, V
A respeito de modelos de regressão e coeficientes de correlação, julgue os itens que se seguem.
- C. Certo
- E. Errado
A respeito de modelos de regressão e coeficientes de correlação, julgue os itens que se seguem.
Em um modelo linear simples, se o coeficiente de determinação for 0,81, o desvio padrão da variável resposta for 1/3 do desvio padrão da variável explicativa e a inclinação da reta de regressão for negativa, o coeficiente estimado de inclinação dessa reta será !0,30.
- C. Certo
- E. Errado
- A.
- B.
- C.
- D.
- E.
- A.
8,2
- B.
10,6
- C.
13,2
- D.
14,6
- E.
16,4
Determine a equação da reta que representa a direção da primeira componente principal referida na Questão 30.
- A.
yi = xi
- B.
- C.
yi = 3xi
- D.
- E.
yi = 1,5xi
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