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Quando não se conhecem as equações e os parâmetros de um determinado componente, é preciso fazer o levantamento desses elementos usando técnicas de...

Quando não se conhecem as equações e os parâmetros de um determinado componente, é preciso fazer o levantamento desses elementos usando técnicas de regressão, que não passam de formas de estabelecer a correlação entre duas variáveis, a fim de se obter a equação de um fenômeno. Com base no apresentado, analise as asserções, a seguir, e a relação proposta entre elas. I. É impossível fazer a regressão nos componentes de um sistema; é possível utilizar essa técnica somente em sistemas inteiros. Pois: II. É necessária uma visão holística do processo para a modelagem ser significativa, e isso inclui o mapeamento de todas as variáveis. A seguir, assinale a alternativa correta.
a. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa correta da I.
d. As asserções I e II são proposições falsas.
e. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

Essa pergunta também está no material:

Atividade 4 (A4)_ MODELAGEM DE SISTEMAS
6 pág.

Modelagem de Sistemas FMU COMPLEXO EDUCACIONALFMU COMPLEXO EDUCACIONAL

Respostas

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A alternativa correta é a letra E: "A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira." A asserção I é falsa, pois é possível fazer a regressão em componentes de um sistema, não apenas em sistemas inteiros. A regressão é uma técnica que pode ser aplicada em qualquer conjunto de dados, independentemente de ser um sistema completo ou um componente específico. A asserção II é verdadeira, pois é necessário ter uma visão holística do processo para que a modelagem seja significativa, e isso inclui o mapeamento de todas as variáveis. A regressão é uma técnica que ajuda a estabelecer a correlação entre as variáveis, mas é importante ter uma compreensão completa do sistema ou componente para que a modelagem seja precisa e útil.

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