Ed
há 10 meses
Para detectar outliers, uma das abordagens mais comuns é a análise de resíduos, que envolve examinar os resíduos de um modelo estatístico para identificar valores que se afastam significativamente do padrão esperado. Vamos analisar as alternativas: a) Aplicação de testes de hipóteses para a correlação - Isso não é uma forma direta de detectar outliers. b) Análise de resíduos - Esta é uma técnica eficaz para identificar outliers em modelos de regressão. c) Aplicação de variáveis defasadas - Isso se refere a modelos de séries temporais e não é uma técnica para detectar outliers. d) Utilização da transformação de variáveis - Embora possa ajudar a lidar com outliers, não é uma técnica de detecção. Portanto, a alternativa correta é: b) análise de resíduos.
Já tem uma conta?
Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade
Mais perguntas desse material