Question

Conforme Almeida, Tokumoto, Freitas (2021), a regressão é um método preditivo, ou seja, baseado em um conjunto de atributos pode-se fazer algum tipo de previsão de algo que pode acontecer no futuro. Os autores indicam que pode-se usar regressão para fazer previsão: da velocidade do vento a partir do valor da temperatura da umidade e da pressão do ar; do limite de crédito do cartão de uma pessoa a partir dos gastos desse cartão e o histórico de compras desse cliente; e prever o custo de um plano de saúde a partir da idade de uma pessoa e a existência de doenças pré-existentes. Estes mesmos autores salientam que:


I) regressão linear permite modelar a relação entre variáveis numéricas denominadas variável dependente Y e variáveis exploratórias X, onde a variável Y é o objetivo da previsão.


II) regressão linear simples ocorre quando temos apenas uma variável exploratória X para prever a variável Y.


III) análise de regressão linear visa determinar o modelo que demonstre que existe a relação entre as variáveis exploratórias X e a variável dependente Y.


ALMEIDA, Iara Carnevale de; TOKUMOTO, Ronie Cesar; FREITAS, Janaína Aparecida de. ​Técnicas de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). Maringá - PR.: Unicesumar, 2021.


É correto o que se afirma em:

Alternativas
Alternativa 1:
I, III, apenas.

Alternativa 2:
I, II, apenas.

Alternativa 3:
II e III, apenas.

Alternativa 4:
I e II, apenas.

Alternativa 5:
I, II e III.

Answer 1

Resposta:

Alternativa 3:

II e III, apenas.

Explicação:

Análise de regressão linear simples é responsável por avaliar a relação linear entre duas variáveis, sendo uma resposta e uma explicativa (um preditor). Quando é realizada a comparação das duas variáveis, é possível prever um valor de resposta com uma precisão maior que o simples acaso.