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“A análise de resíduos de um modelo de regressão linear múltipla po...

📅 2013🏢 CONSULPLAN🎯 TRE-MG📚 Estatística e Probabilidade
#Estatística Descritiva#Medidas de Tendência Central

Esta questão foi aplicada no ano de 2013 pela banca CONSULPLAN no concurso para TRE-MG. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Estatística e Probabilidade, especificamente sobre Estatística Descritiva, Medidas de Tendência Central.

Esta é uma questão de múltipla escolha com 5 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.

1

457941200922369
Ano: 2013Banca: CONSULPLANOrganização: TRE-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Medidas de Tendência Central
“A análise de resíduos de um modelo de regressão linear múltipla pode ser utilizada para verificar se o modelo se adequa aos dados. Nesse sentido, gráficos e testes ajudam a identificar discrepâncias entre os valores observados da variável resposta e os valores preditos pelo modelo.” De acordo com o trecho anterior, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Quando os pontos do diagrama de dispersão do resíduo padronizado versus variável explicativa apresentar uma tendência, a inclusão do logaritmo da variável explicativa pode melhorar o modelo.
( ) Quando os pontos do diagrama de dispersão do resíduo versus variável omitida no modelo apresentar uma tendência linear, a inclusão da variável omitida pode melhorar o modelo.
( ) Quando o desenho esquemático (boxplot) dos resíduos padronizados apresentar observações além dos limites superior ou inferior, existe uma forte indicação da presença de outliers que devem ser investigados.
( ) Quando o desenho esquemático dos resíduos tem a distância entre a mediana e o primeiro quartil e a distância entre a mediana e o terceiro quartil bem distintas, existe uma forte indicação de que a distribuição das observações são assimétricas e o componente aleatório do modelo pode não ter distribuição normal.
( ) A suposição de homocedasticidade dos resíduos pode ser avaliada através de: teste de Levéne; teste de Brown & Forsythe; gráfico de resíduos versus valores preditos pelo modelo; gráfico do resíduo versus cada uma das variáveis incluídas no modelo.
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