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Uma aproximação linear simples nem sempre é suficiente para explicar completamente a relação entre variáveis em fenômenos complexos. Nesses casos, a regressão linear múltipla pode ser utilizada para analisar simultaneamente o efeito de várias variáveis explicativas sobre uma variável de interesse.


Com relação a esse contexto e ao conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:


I. Em um modelo de regressão linear múltipla, variáveis independentes que não apresentam relação estatisticamente significativa com a variável dependente podem ser removidas do modelo, a fim de torná-lo mais simples e interpretável.


PORQUE


II. As variáveis independentes não devem apresentar alta correlação entre si, pois isso pode gerar multicolinearidade, dificultando a identificação do efeito individual de cada variável sobre a variável dependente.


A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta. 

Questão 4 Resposta

A.

As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.

B.

A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

C.

A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

D.

As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

E.

As asserções I e II são falsas.

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Janaina Pereira

há 5 dias

Respostas

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Ed Verified user icon

há 5 dias

Vamos analisar as asserções: I. Em um modelo de regressão linear múltipla, variáveis independentes que não apresentam relação estatisticamente significativa com a variável dependente podem ser removidas do modelo, a fim de torná-lo mais simples e interpretável. Verdadeiro. É prática comum remover variáveis que não contribuem significativamente para o modelo para simplificá-lo. II. As variáveis independentes não devem apresentar alta correlação entre si, pois isso pode gerar multicolinearidade, dificultando a identificação do efeito individual de cada variável sobre a variável dependente. Verdadeiro. A multicolinearidade prejudica a interpretação dos coeficientes das variáveis independentes. Agora, a relação entre elas: a II justifica a I? Não exatamente. A justificativa da remoção de variáveis não significativas (I) está relacionada à simplificação e melhoria do modelo, enquanto a multicolinearidade (II) é um problema diferente que afeta a interpretação dos coeficientes, mas não é a razão direta para remover variáveis não significativas. Portanto, as duas asserções são verdadeiras, mas a II não justifica a I. Resposta correta: d) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

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