Considere o modelo de regressão linear múltipla. São indícios de multicolinearidade, EXCETO: A) Padrão não aleatório no gráfico de resíduos versus valores ajustados. B) Estatística F da ANOVA significante e estatísticas individuais t não significantes. C) Grandes alterações nas estimativas dos coeficientes de regressão quando uma ou mais observações são excluídas do banco de dados. D) Grandes alterações nas estimativas dos coeficientes de regressão quando uma variável explicativa é adicionada ou retirada do modelo. E) Coeficientes de regressão com magnitudes muito diferentes ou com sinais opostos àqueles esperados a partir de considerações teóricas.

A) Padrão não aleatório no gráfico de resíduos versus valores ajustados.

Considere o modelo de regressão linear múltipla. São indícios de multicolinearidade, EX...

Considere o modelo de regressão linear múltipla. São indícios de multicolinearidade, EXCETO:

✂️ a) Padrão não aleatório no gráfico de resíduos versus valores ajustados.
✂️ b) Estatística F da ANOVA significante e estatísticas individuais t não significantes.
✂️ c) Grandes alterações nas estimativas dos coeficientes de regressão quando uma ou mais observações são excluídas do banco de dados.
✂️ d) Grandes alterações nas estimativas dos coeficientes de regressão quando uma variável explicativa é adicionada ou retirada do modelo.
✂️ e) Coeficientes de regressão com magnitudes muito diferentes ou com sinais opostos àqueles esperados a partir de considerações teóricas.