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Analise: I. O resíduo é a diferença entre observado e previsto; II. Com interação, o efeito de X₁ independe dos outros preditores; III. O Teste F testa H₀: β₁ = ... = β_k = 0; IV. Cada β_j representa o efeito marginal sob ceteris paribus.
Assinale a alternativa correta.
I. O resíduo é a diferença entre observado e previsto
II. Com interação, o efeito de X₁ independe dos outros preditores
III. O Teste F testa H₀: β₁ = ... = β_k = 0
IV. Cada β_j representa o efeito marginal sob ceteris paribus
A) I e IV, apenas.
B) I, III e IV, apenas.
C) II e IV, apenas.
D) I, II, III e IV.
E) III e IV, apenas.

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Resumo PES310 Semanas 4-6

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Vamos analisar cada afirmação: I. O resíduo é a diferença entre observado e previsto. Verdadeiro. Resíduo é exatamente isso: o erro entre o valor observado e o valor estimado pelo modelo. II. Com interação, o efeito de X₁ independe dos outros preditores. Falso. A presença de interação significa que o efeito de X₁ depende dos níveis dos outros preditores, ou seja, não é independente. III. O Teste F testa H₀: β₁ = ... = β_k = 0. Verdadeiro. O teste F avalia se todos os coeficientes das variáveis independentes são simultaneamente iguais a zero. IV. Cada β_j representa o efeito marginal sob ceteris paribus. Verdadeiro. Cada coeficiente β_j indica o efeito marginal da variável j, mantendo as outras constantes. Portanto, as afirmações verdadeiras são I, III e IV. Resposta correta: B) I, III e IV, apenas.

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Para ln(y) = β₀ + β₁ ln(x), x = 20, ŷ_ln = 1,50, s = 0,20, n = 8 e t_critico(6 df, 5%) = 2,447. Analise: I. ŷ_original = e^1,50 ≈ 4,48; II. IP_ln = [1,50 ± 2,447 × 0,20] = [1,0106; 1,9894]; III. IP_original = [e^1,0106; e^1,9894] ≈ [2,75; 7,31].
Assinale a alternativa correta.
I. ŷ_original = e^1,50 ≈ 4,48
II. IP_ln = [1,50 ± 2,447 × 0,20] = [1,0106; 1,9894]
III. IP_original = [e^1,0106; e^1,9894] ≈ [2,75; 7,31]
A) I, apenas.
B) I, II e III.
C) I e II, apenas.
D) II e III, apenas.
E) I e III, apenas.

Para ŷ_i = 105, y_i = 95, s_i = 5, n = 10. Analise: I. É um outlier atípico extremo; II. O resíduo sugere atenção, mas não invalida o modelo; III. Está afastado do previsto por dois desvios padrão.
Assinale a alternativa correta.
I. É um outlier atípico extremo
II. O resíduo sugere atenção, mas não invalida o modelo
III. Está afastado do previsto por dois desvios padrão
A) II e III, apenas.
B) I e III, apenas.
C) I, II e III.
D) I, apenas.
E) I e II, apenas.

Considere: I. A verificação de adequabilidade é essencial para garantir precisão nas previsões, PORQUE II. A aplicação de modelos não lineares não exige verificação de homocedasticidade e independência.
Assinale a alternativa correta.
I. A verificação de adequabilidade é essencial para garantir precisão nas previsões
II. A aplicação de modelos não lineares não exige verificação de homocedasticidade e independência
A) As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não justifica a I.
B) A asserção I é verdadeira, e a II é falsa.
C) A asserção I é falsa, e a II é verdadeira.
D) As asserções I e II são falsas.
E) As asserções I e II são verdadeiras, e a II justifica a I.

Em um modelo logístico com β₀ = -1,5 e β₁ = 0,6, calcule os Odds para X = 5:
Assinale a alternativa correta.
A) odds(5) = e^1,5 ≈ 4,48
B) odds(5) = e^1,5 ≈ 2,23
C) odds(5) = e^1,5 ≈ 6,15
D) odds(5) = e^3,0 ≈ 20,09
E) odds(5) = e^-4,5 ≈ 0,011

Analise: I. A regressão LOESS permite ajustar curvas suaves mesmo sem relação funcional global clara, PORQUE II. Em cada ponto x, realiza-se uma regressão local ponderada por proximidade (largura de banda/span).
Assinale a alternativa correta.
I. A regressão LOESS permite ajustar curvas suaves mesmo sem relação funcional global clara
II. Em cada ponto x, realiza-se uma regressão local ponderada por proximidade (largura de banda/span)
A) I é falsa e II é verdadeira.
B) As asserções I e II são verdadeiras, e a II justifica a I.
C) I é verdadeira e II é falsa.
D) As asserções I e II são falsas.
E) As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não justifica a I.

Qual das alternativas exemplifica corretamente a aplicação da reamostragem?
Assinale a alternativa correta.
A) Analisar a variabilidade com regressão linear simples.
B) Ajustar modelo polinomial para trajetórias curvas.
C) Estimar a média populacional através do método bootstrap.
D) Testar significância dos coeficientes com a distribuição t.
E) Calcular probabilidade com regressão logística.

Na RLM, a distribuição t é usada para [1] de cada coeficiente e considera os [2] na análise.
Assinale a alternativa correta para os itens [1] e [2].
A) 1 prever valores - 2 constantes do modelo
B) 1 ajustar o modelo - 2 coeficientes de determinação
C) 1 testar a significância - 2 graus de liberdade
D) 1 estimar variáveis - 2 intervalos de confiança
E) 1 calcular a média - 2 variáveis independentes

Analise: I. s = √(SQE / n); II. No cálculo do erro padrão na RLM, subtrai-se k preditores + 1 do total n (n - k - 1 df); III. Menor erro padrão indica melhor ajuste.
Assinale a alternativa correta.
I. s = √(SQE / n)
II. No cálculo do erro padrão na RLM, subtrai-se k preditores + 1 do total n (n - k - 1 df)
III. Menor erro padrão indica melhor ajuste
A) I e III, apenas.
B) I, II e III.
C) I, apenas.
D) II e III, apenas.
E) I e II, apenas.

Avaliando modelos: Modelo A (R²=0,89, R²_aj=0,83, C_p=7,1); Modelo B (R²=0,91, R²_aj=0,84, C_p=11,0); Modelo C (R²=0,87, R²_aj=0,85, C_p=3,9). Analise: I. Modelo C é preferível; PORQUE II. C_p de Mallows ideal aproxima-se do número de parâmetros p = k + 1.
Assinale a alternativa correta.
I. Modelo C é preferível
II. C_p de Mallows ideal aproxima-se do número de parâmetros p = k + 1
A) I é falsa e II é verdadeira.
B) I é verdadeira e II é falsa.
C) As duas são falsas.
D) Ambas são verdadeiras e a II justifica a I.
E) Ambas são verdadeiras, mas a II não justifica a I.