No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados. Dentre esses, cabe destacar que: A) a introdução de uma variável explicativa pode reduzir o grau de aderência medido pelo coeficiente de determinação; B) a relação de causa e efeito entre as variáveis do modelo pode ser assegurada por estatísticas R2 e F-Snedecor elevadas; C) ao contrário do coeficiente R2 clássico, o R2 ajustado tem um padrão monótono à variação do número de regressores; D) em regressões que não apresentem intercepto, a relevância do R2 para a avaliação do modelo fica amplificada; E) o R2 ajustado penaliza a introdução de novos regressores, mas ainda assim pode sinalizar uma melhoria do modelo.

E) o R2 ajustado penaliza a introdução de novos regressores, mas ainda assim pode sinalizar uma melhoria do modelo.

Questões Probabilidade e Estatística Regressão

No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e ...

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1Q543704 | Probabilidade e Estatística, Regressão, Analista Judiciário, Tribunal de Justiça nbsp AL, FGV, 2018

No caso da seleção de Modelos de Regressão Múltipla por meio do grau de aderência e do nível de captura das variações da variável explicada, alguns cuidados devem ser tomados.

Dentre esses, cabe destacar que:

✂️ a) a introdução de uma variável explicativa pode reduzir o grau de aderência medido pelo coeficiente de determinação;
✂️ b) a relação de causa e efeito entre as variáveis do modelo pode ser assegurada por estatísticas R2 e F-Snedecor elevadas;
✂️ c) ao contrário do coeficiente R2 clássico, o R2 ajustado tem um padrão monótono à variação do número de regressores;
✂️ d) em regressões que não apresentem intercepto, a relevância do R2 para a avaliação do modelo fica amplificada;
✂️ e) o R2 ajustado penaliza a introdução de novos regressores, mas ainda assim pode sinalizar uma melhoria do modelo.