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A regressão linear é uma ferramenta essencial na análise estatística para identificar relações entre variáveis. Assim como em outros comandos é importante que a especificação seja realizada com muita atenção. Considere o modelo abaixo:
NotaAvaliaçãoFinal = 3,0 - 0,35 * TempoEstudo - 0,7 * Faltas + u
Onde a variável NotaAvaliaçãoFinal representa uma nota dada de 0 (zero) à 10 (dez), a variável TempoEstudo corresponde ao tempo de estudo em casa mensurado em horas e Faltas corresponde ao número de aulas que o aluno faltou durante o curso. Todas essas variáveis estão no data frame chamado Avaliação2023.
Sobre a correta sintaxe para estimar este modelo de regressão linear, assinale a alternativa CORRETA:
lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal ~ TempoEstudo + Faltas, data = Avaliação2023)
lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal ~ TempoEstudo + Faltas; data = Avaliação2023)
lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal ~ TempoEstudo * Faltas * data = Avaliação2023)
lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal * TempoEstudo * Faltas)
lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal ~ TempoEstudo + Faltas, data = Avaliação2023)
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Praticando Para Aprender

ano passado

Respostas

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há 6 meses

A alternativa correta para estimar o modelo de regressão linear no R é: lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal ~ TempoEstudo + Faltas, data = Avaliação2023) Essa sintaxe está correta, pois utiliza o operador `~` para indicar a relação entre a variável dependente (NotaAvaliaçãoFinal) e as variáveis independentes (TempoEstudo e Faltas), além de especificar o data frame correto.

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ano passado

A alternativa correta para estimar o modelo de regressão linear apresentado é: lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal ~ TempoEstudo + Faltas, data = Avaliação2023)

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ano passado

A alternativa correta para estimar o modelo de regressão linear apresentado é: lm(formula = NotaAvaliaçãoFinal ~ TempoEstudo + Faltas, data = Avaliação2023)

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