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O modelo de regressão polinomial é usado quando a relação entre as variáveis independentes e dependentes pode ser aproximada por uma função polinomial.
Verdadeiro
Falso

ProjetandoIdeias

há 4 semanas

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há 4 semanas

4 pág.

Avaliação do Módulo 4 - Regressão Bayesiana e não Linear_ Revisão da tentativa

UFMS

Respostas

há 4 semanas

Verdadeiro. O modelo de regressão polinomial é utilizado quando a relação entre as variáveis independentes e dependentes pode ser melhor representada por uma função polinomial.

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No ponto de vista bayesiano, formulamos regressão linear usando distribuições de probabilidade em vez de:

a.
Estimativa pontuais

b.
Média

c.
Estimativa intervalar

d.
Desvio Padrão

Em relação ao recurso computacional aos modelos não lineares, há uma (comparado aos modelos lineares):

a.
Menor exigência

b.
Mesma exigência

c.
Maior exigência

d.
Não altera

Com a distribuição de probabilidade normal podemos usar como prévias não informativas para os parâmetros.
Verdadeiro
Falso

A abordagem frequentista que supõe que tudo o que há para saber sobre os parâmetros vêm dos dados.
Verdadeiro
Falso

As previsões dos modelos não lineares, por ter um melhor ajuste, são mais imprecisas:
Verdadeiro
Falso

Quais desses métodos é uma técnica de otimização? a. Máximos quadrados b. Mínimos Quadrados c. Gauss-Newton d. Máxima Verossimilhança

Em relação à regressão linear, a regressão não linear permite trabalhar e ajustar uma gama: a. Mais um conjunto de dados b. Mais ampla de dados c. Nada altera d. Menos ampla de dados

Se tivermos conhecimento de domínio ou um palpite sobre quais devem ser os parâmetros do modelo, podemos:

a.
Não incluir no modelo

b.
Incluí-los no modelo

c.
Incluir na próxima iteração

d.
Não incluir na próxima iteração

Na regressão bayesiana, não apenas a resposta é gerada a partir de uma distribuição de probabilidade, mas os parâmetros do modelo são assumidos como provenientes de uma distribuição.
Verdadeiro
Falso

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No ponto de vista bayesiano, formulamos regressão linear usando distribuições de probabilidade em vez de:a.Estimativa pontuaisb.Médiac.Estimativa intervalard.Desvio Padrão

Em relação ao recurso computacional aos modelos não lineares, há uma (comparado aos modelos lineares):a.Menor exigênciab.Mesma exigênciac.Maior exigênciad.Não altera

Com a distribuição de probabilidade normal podemos usar como prévias não informativas para os parâmetros.VerdadeiroFalso

A abordagem frequentista que supõe que tudo o que há para saber sobre os parâmetros vêm dos dados.VerdadeiroFalso

As previsões dos modelos não lineares, por ter um melhor ajuste, são mais imprecisas:VerdadeiroFalso

Quais desses métodos é uma técnica de otimização? a. Máximos quadrados b. Mínimos Quadrados c. Gauss-Newton d. Máxima Verossimilhança

Em relação à regressão linear, a regressão não linear permite trabalhar e ajustar uma gama: a. Mais um conjunto de dados b. Mais ampla de dados c. Nada altera d. Menos ampla de dados

Se tivermos conhecimento de domínio ou um palpite sobre quais devem ser os parâmetros do modelo, podemos:a.Não incluir no modelob.Incluí-los no modeloc.Incluir na próxima iteraçãod.Não incluir na próxima iteração

Na regressão bayesiana, não apenas a resposta é gerada a partir de uma distribuição de probabilidade, mas os parâmetros do modelo são assumidos como provenientes de uma distribuição.VerdadeiroFalso

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a.
Estimativa pontuais

b.
Média

c.
Estimativa intervalar

d.
Desvio Padrão

Em relação ao recurso computacional aos modelos não lineares, há uma (comparado aos modelos lineares):

a.
Menor exigência

b.
Mesma exigência

c.
Maior exigência

d.
Não altera

Com a distribuição de probabilidade normal podemos usar como prévias não informativas para os parâmetros.
Verdadeiro
Falso

A abordagem frequentista que supõe que tudo o que há para saber sobre os parâmetros vêm dos dados.
Verdadeiro
Falso

As previsões dos modelos não lineares, por ter um melhor ajuste, são mais imprecisas:
Verdadeiro
Falso

Se tivermos conhecimento de domínio ou um palpite sobre quais devem ser os parâmetros do modelo, podemos:

a.
Não incluir no modelo

b.
Incluí-los no modelo

c.
Incluir na próxima iteração

d.
Não incluir na próxima iteração

Na regressão bayesiana, não apenas a resposta é gerada a partir de uma distribuição de probabilidade, mas os parâmetros do modelo são assumidos como provenientes de uma distribuição.
Verdadeiro
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