A partir de sua base de dados, um advogado está an...

Q: A partir de sua base de dados, um advogado está analisando a relação entre o valor das indenizações (indenização) e duas variáveis explicativas – tempo de litígio em anos (litígio) e número de testemu

A) A função lm não pode ser utilizada para o ajuste de um modelo de regressão logística. | B) Se for de interesse incluir a interação entre as variáveis litigio e testemunhas, pode ser utilizado o comando modelo <- lm(indenizacao ~ litigio*testemunhas, data = dados) . | C) O comando vif(modelo) é utilizado para verificar se há multicolinearidade entre as variáveis explicativas. | D) O gráfico de diagnóstico criado por plot(modelo) permite visualizar graficamente possíveis problemas com os resíduos do modelo, como a não normalidade e pontos de influência. | E) O comando summary(modelo) fornece um resumo do ajuste do modelo, incluindo os coeficientes estimados e seus respectivos valores-p, além da estatística do teste de heterocedasticidade dos resíduos.

457941200227265

Ano: 2025Banca: Instituto ConsulplanOrganização: TJ-RODisciplina: Linguagens de ProgramaçãoTemas: Linguagens de Programação | R

A partir de sua base de dados, um advogado está analisando a relação entre o valor das indenizações (indenização) e duas variáveis explicativas – tempo de litígio em anos (litígio) e número de testemunhas no processo (testemunhas). Ele utiliza o seguinte código em R, onde ajusta um modelo de regressão linear múltipla usando sua base de dados armazenada no objeto dados e faz algumas análises adicionais:

modelo <- lm(indenizacao ~ litigio + testemunhas, data = dados)

summary(modelo)

vif(modelo)

plot(modelo)

Com base no código descrito, assinale a afirmativa INCORRETA.

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modelo <- lm(indenizacao ~ litigio + testemunhas, data = dados)

summary(modelo)

vif(modelo)

plot(modelo)

Com base no código descrito, assinale a afirmativa INCORRETA.

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