. O modelo de regressão que relaciona a variável de interesse (dependente) com variáveis explicativas (independentes) é recorrentemente adotado por estatísticos e demais pesquisadores na análise da influência de uma ou mais variáveis explicativas sobre a variável resposta (dependente). O conhecido modelo linear normal nem sempre explica todas as situações, motivo pelo qual outros modelos foram desenvolvidos, como os modelos lineares generalizados (MLG), para resolverem essas situações. Nesse contexto, entre os modelos relacionados a seguir, é correto afirmar que se caracteriza como modelo linear normal: A. modelo de regressão linear clássico. B. modelo de distribuição normal. C. modelo de regressão logística. D. modelo de regressão de Poisson. E. modelo probit para estudos de proporções. 1 de 5 perguntas
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Resposta:
A. modelo de regressão linear clássico.?
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