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Os modelos de regressão são de enorme importância na estatística e na ciência dos dados. Dentre os diversos modelos de regressão que existem, são j...

Os modelos de regressão são de enorme importância na estatística e na ciência dos dados. Dentre os diversos modelos de regressão que existem, são justamente os modelos de regressão linear aqueles considerados os mais importantes e, sem dúvida, os mais difundidos, com aplicações nas mais diversas áreas. Considerando as técnicas discutidas de desenvolvimento de modelos preditivos pautados em modelos de regressão linear simples ou múltipla, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função da sua altura, idade e sexo. II. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso. III. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da renda média mensal de uma pessoa em função da sua escolaridade, idade, sexo e classe social. IV. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da classe social de uma pessoa em função da sua renda média mensal, escolaridade, idade e sexo.
V, V, V, F.

Essa pergunta também está no material:

ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE - PROVA N2
9 pág.

Data Science Centro Universitário das Faculdades Metropolitanas UnidasCentro Universitário das Faculdades Metropolitanas Unidas

💡 1 Resposta

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A resposta correta é: V, V, V, F. I. Verdadeira: modelos de regressão linear podem ser usados para prever o peso médio de uma pessoa em função de sua altura, idade e sexo. II. Verdadeira: modelos de regressão linear podem ser usados para prever o consumo médio de combustível de um carro em função da potência do motor e do peso. III. Verdadeira: modelos de regressão linear podem ser usados para prever a renda média mensal de uma pessoa em função de sua escolaridade, idade, sexo e classe social. IV. Falsa: modelos de regressão linear não podem ser usados para prever a classe social de uma pessoa em função de sua renda média mensal, escolaridade, idade e sexo.

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