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regresión múltiple por mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados obtenidos se resumen en las siguientes salidas de ordenador: Varianza residual ...

regresión múltiple por mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados obtenidos se resumen en las siguientes salidas de ordenador: Varianza residual ?̂????? ???? = ????. ???? Se pide: a) A partir de la información anterior, escribe el modelo de regresión que explique la nota obtenida utilizando sólo aquellas variables explicativas que sean significativas, así como las características del error del modelo. (1 punto) b) A partir de la información anterior, ¿te parece que un modelo de regresión es un modelo adecuado para estos datos? Justifica la respuesta.(1 punto) c) Calcula un intervalo del predicción del 90% de la nota (con dos decimales) que se obtendría si se estudiasen 35 horas, se asistiese a 42 horas de clase y se invirtiesen 55 dólares en material de la asignatura. (2 punto).

O enunciado apresenta informações sobre uma análise de regressão múltipla por mínimos quadrados ordinários.
O valor da variância residual é 3.4.
O enunciado pede para escrever o modelo de regressão que explique a nota obtida utilizando apenas as variáveis explicativas significativas, bem como as características do erro do modelo.
O enunciado pede para justificar se um modelo de regressão é adequado para esses dados.
O enunciado pede para calcular um intervalo de previsão de 90% da nota que seria obtida se 35 horas fossem estudadas, 42 horas de aula fossem assistidas e 55 dólares fossem investidos em material da disciplina.

Essa pergunta também está no material:

examen_final_2014 EDA
3 pág.

Estatística Aplicada Universidad de PiuraUniversidad de Piura

Respostas

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Com base nas informações fornecidas, podemos responder às perguntas do enunciado: a) Para escrever o modelo de regressão que explique a nota obtida utilizando apenas as variáveis explicativas significativas, é necessário ter acesso às variáveis explicativas e seus respectivos coeficientes de regressão. Infelizmente, essas informações não foram fornecidas no enunciado. Portanto, não é possível responder a essa pergunta. b) Para determinar se um modelo de regressão é adequado para esses dados, é necessário realizar uma análise mais aprofundada, como a análise dos resíduos, testes de significância dos coeficientes, entre outros. Essas informações também não foram fornecidas no enunciado, portanto, não é possível justificar se o modelo de regressão é adequado ou não. c) Para calcular um intervalo de previsão de 90% da nota com base nas horas estudadas, horas de aula assistidas e investimento em material da disciplina, é necessário ter acesso aos coeficientes de regressão do modelo. Como essas informações não foram fornecidas, não é possível calcular o intervalo de previsão. Lembrando que, para uma análise completa e precisa, é necessário ter acesso a todas as informações relevantes, como as variáveis explicativas, coeficientes de regressão e análise dos resíduos.

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