ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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Muitos dos modelos ou algoritmos usados na estatística e na ciência dos dados são denominados modelos paramétricos, ou seja, que possuem parâmetros. Esses parâmetros devem ser determinados quando se treina (se ajusta) 0 modelo ou algoritmo aos dados amostrados. Na regressão linear simples ou múltipla, esses parâmetros são denominados coeficientes do modelo. A respeito dos coeficientes do modelo de regressão linear simples para 0 valor do imóvel em função da sua área, analise as afirmativas a seguir. I. estatístico usou software R e obteve, para os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do em função da sua b0 = 27,22 e b1 = 5,15. II. Os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do imóvel em função da sua área possuem unidades, que são, respectivamente, (mil reais) para b0 e kR$/m2 (mil reais dividido pela área do imóvel) para b1. III. coeficiente b0 é a intersecção da reta do modelo com 0 eixo vertical y quanto x1 = 0. Não tem um significado "real" nesse caso, pois não há imóveis com área igual a zero. Deve ser entendido, nessa situação, apenas como um parâmetro de ajuste do modelo aos dados da amostra. IV. coeficiente b1 indica quanto varia valor esperado do imóvel para um aumento de 1 metro quadrado da sua área. Graficamente, esse coeficiente é a inclinação da reta que representa 0 modelo de regressão linear simples ajustado aos dados da amostra. Está correto que se afirma em: A II, apenas. II, III IV. II e III, apenas. D II, III e IV, apenas. E III e IV, apenas.