UAM - Estatística aplicada ao data science - Prova N2 - Pergunta 3

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UAM – Estatística aplicada ao data science – Prova N2
Pergunta 3
Modelos de regressão linear são os mais importantes modelos de regressão da estatística e da ciência dos dados. Eles são divididos em dois grupos: modelos de regressão linear simples e modelos de regressão linear múltipla.
 
Quanto ao modelo de regressão linear múltipla para o valor do imóvel em função da sua área e do seu andar, analise as afirmativas a seguir.
 
I. O estatístico desenvolveu um modelo para o valor esperado de  (valor do imóvel) em função de  (área do imóvel) e  (andar do imóvel), simultaneamente. Esse modelo ficou assim:
 
 
II. Quando se faz o ajuste simultâneo do modelo para duas variáveis de entrada, é natural que os valores dos coeficientes para cada variável sejam diferentes do que os mesmos coeficientes para cada variável sozinha em uma regressão linear simples. Isso vale sempre que adicionamos variáveis de entrada ou eliminamos variáveis de entrada de um modelo de regressão linear.
III. Os coeficientes b1 e b2 indicam, respectivamente, quanto varia o valor esperado para o apartamento com a variação unitária de sua área (em metros quadrados) e a variação unitária do seu andar (1 andar a mais).
IV. Ao usar esse modelo preditivo, podemos estimar o valor esperado de um apartamento com 40 metros quadrados localizado no quinto andar em 433 mil reais (arredondando para mil reais).
Está correto o que se afirma em:
· I, II, III e IV.
· III e IV, apenas.
· I, II e III, apenas.
· II e III, apenas.
· I e II, apenas.