Prova Metodos Quantitativos

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Universidade Federal de Pernambuco
Centro de Filosofia e Ciências Humanas
Departamento de Ciência Politica
Bacharelado em Ciência Política com Ênfase em Relações Internacionais
Cadeira de Métodos Quantitativos II
2ª Exercício Escolar
1° O que é e para que serve a análise de regressão?
R: A análise de regressão técnica usada para verificar a relação existente entre duas ou mais variáveis e é utilizada principalmente para a criação de modelos.
2° O que você entende por multicolinariedade?
R: Multicolinariedade é quando duas ou mais variáveis independentes são iguais ou muito parecidas, o que gera erros-padrão muito altos e consequentemente, impossibilita a produção de uma estimação confiável.
3° Defina o conceito de coeficiente de determinação.
R: O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico linear generalizado variando entre 0 e 1 e indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é modelo.
4° O que você entende por variável dummy?
R: Variável dummy é uma variável categórica que foi transformada em numérica. Geralmente, usa 0 para indicar a ausência de um atributo e 1 para indicar sua presença.
5° Defina o conceito de outlier? Quais são os problemas associados a presença de outliers em análises multivariadas?
R: Outlier é uma observação que apresenta um grande afastamento das demais, um valor atípico, inconsistente. O principal problema resultante de sua presença é a geração de erros na interpretação dos resultados dos testes, dependendo da severidade com a qual ele altera o desvio-padrão.
6° O que é o coeficiente de regressão?
R: É a variação esperada em Y (variável dependente) quando X (variável independente) aumentar em uma unidade.
7° O que você entende por significância estatística?
R: O p-valor é um índice que indica o quão verdadeiro é o resultado obtido, representa a probabilidade de erro envolvido em aceitar o resultado observado como válido, ou seja, rejeitar a hipótese nula.