QUESTIONÁRIO MÉTODOS ESTATÍSTICOS AULA 08 ADMINISTRAÇÃO

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GRUPO FAVENI 
QUESTIONÁRIO – MÉTODOS ESTATÍSTICOS – AULA 08 – ADMINISTRAÇÃO
1-Navidi (2012) explica que, ao fazer uma estimação, normalmente diversas variáveis independentes estão sendo analisadas, e é necessário que o pesquisador faça uma escolha sobre qual (is) delas deve(m) ser incluída(s) no modelo; a esse problema, dá-se o nome de seleção do modelo. De modo geral, esta é uma tarefa desafiadora que exige análise apurada e cuidadosa. O pesquisador está sempre em busca do modelo mais adequado, mais parcimonioso ou, ainda, do “melhor modelo”.
Em relação ao processo de seleção de modelos, ​​​​​​​é correto afirmar:
R=Busca-se bom ajustamento, parcimônia e interpretação. 
2-No processo de seleção do modelo, recorrentemente se encontram situações em que os modelos criados contemplam grande número de variáveis independentes, e é necessário avaliar a possibilidade de excluir um subconjunto de variáveis sem gerar prejuízo para a precisão do modelo estimado. A ideia é, partindo de um modelo completo, chegar a um modelo reduzido de forma que este último seja capaz de permanecer apenas com as variáveis necessárias ao estudo.
Em se tratando das técnicas multivariadas mais utilizadas no processo de seleção de modelos, assinale a técnica que é responsável por determinar quantos fatores respondem pela maior parte do total da variabilidade nos dados:
 
R=Análise fatorial 
3-O coeficiente R2 representa a porcentagem de variação na resposta que é explicada pelo modelo. Esse coeficiente é calculado como: um menos a razão da soma dos quadrados dos erros, que é a variação não explicada pelo modelo, para a soma total dos quadrados, que é a variação total no modelo. Quanto mais alto for o valor de R2, melhor o modelo se ajusta aos dados. É possível utilizar um gráfico para ilustrar os valores de R2 diferentes, como mostra a figura:
Nesse contexto, é correto afirmar:
R=O R2 é apenas uma medida de quão bem o modelo se ajusta aos dados, mas é sempre uma boa prática verificar os gráficos de resíduos dos modelos. 
4-A inclusão de uma nova variável no modelo de regressão precisa ser avaliada com cautela. Vamos pensar na situação em que se deseja avaliar os fatores que afetam o salário médio de um grupo de trabalhadores de determinada região. Os modelos estimados a seguir consideram como variável dependente o salário médio dos trabalhadores (Y) em reais e, como variáveis explicativas ou independentes (X1, X2), a escolaridade (em anos de estudo) e a experiência (em anos) na função. Observe as equações e informações sobre R2 e R2 ajustado:
Modelo 1: Variável independente X1 = escolaridade
Yt = -0,01445 + 0,72410X1
R2 = 0,9078
R2 ajustado = 0,8994
Modelo 2: Variáveis independentes X1 = escolaridade e X2 = experiência na função
Yt = -0,01445 + 0,72410X1 + 0,32125X2
R2 = 0,9548
R2 ajustado = 0,9421
Com base nas duas equações estimadas e na informação sobre o R2 e o R2ajustado, é correto afirmar:
R=A equação do modelo 2 mostra que, a cada ano de experiência adicional que o funcionário tenha na função, o salário diminui, em média, em 0,32 centavos (RESPOSTA ERRADA)
5-O R2 ajustado é indicado quando se deseja comparar modelos que tenham diferentes números de preditores, pois ele incorpora o número de preditores no modelo, ajudando na escolha do melhor. Sabendo disso, suponha que você trabalhe para uma empresa que vende planos de Internet examinando os fatores que afetam a porcentagem de vendas. Você recebe os resultados a seguir ao adicionar preditores em uma análise stepwise:
 
Nesse contexto, é correto afirmar: ​​​​​​​
R=A inclusão do prazo de instalação contribui para a melhoria do modelo.
Total 4/5
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