Parece que a descrição do modelo está incompleta e confusa, mas vou ajudar com base no que é típico em regressão logística simples para probabilidade de inadimplência. O modelo de regressão logística tem a forma geral: \[ p(x) = \frac{e^{\beta_0 + \beta_1 x}}{1 + e^{\beta_0 + \beta_1 x}} \] No seu caso, o modelo dado é algo como: \[ p(x_2) = \frac{e^{-4,16 + 0,0314 x_2}}{1 + e^{-4,16 + 0,0314 x_2}} \] onde \( x_2 \) é o gasto médio mensal com cartão de crédito. Para calcular a probabilidade de inadimplência para uma pessoa com gasto \( x_2 \), basta substituir o valor no modelo. Vamos calcular para: - Pessoa 1: gasto de R$ 500,00 - Pessoa 2: gasto de R$ 1.000,00 Passo 1: Calcular o valor do expoente Para R$ 500: \[ z = -4,16 + 0,0314 \times 500 = -4,16 + 15,7 = 11,54 \] Para R$ 1.000: \[ z = -4,16 + 0,0314 \times 1000 = -4,16 + 31,4 = 27,24 \] Passo 2: Calcular a probabilidade \[ p = \frac{e^{z}}{1 + e^{z}} \] Para \( z = 11,54 \): \[ e^{11,54} \approx 103,000 \] \[ p \approx \frac{103,000}{1 + 103,000} \approx \frac{103,000}{103,001} \approx 0,99999 \] Para \( z = 27,24 \): \[ e^{27,24} \) é um número muito grande, então \( p \approx 1 \] Conclusão: Para ambos os gastos, o modelo prevê uma probabilidade de inadimplência praticamente igual a 1 (ou 100%), o que indica que, segundo o modelo, pessoas com esses gastos têm altíssima probabilidade de inadimplência. Se isso não fizer sentido, pode ser que o modelo precise ser revisado ou que os coeficientes estejam incorretos. --- Se precisar, posso ajudar a interpretar melhor ou revisar os cálculos!