Os processos de regressão linear simples consistem em mecanismos estatísticos que podem ser utilizados para a obtenção de modelos de tendência e de previsibilidade relacionados ao comportamento de variáveis dependentes em relação a uma variável independente, configurando, portanto, uma associação específica entre variáveis.
Considerando essas informações e seus conhecimentos sobre regressão linear simples, analise as afirmativas a seguir.
I. O aumento do valor absoluto do coeficiente angular é inversamente proporcional ao aumento da declividade de uma equação de regressão.
II. O coeficiente de determinação implica a criação de uma escala no intervalo [0; 1], em que a associação entre variáveis é mais forte ao aproximar-se de 1.
III. O coeficiente linear de uma equação de regressão linear demonstra o ponto de interseção da reta de regressão com o eixo da variável dependente.
IV. Por meio do coeficiente R2, é possível entender em que medida a variável independente é explicada pela variável dependente.
Está correto apenas o que se afirma em:
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Resposta:
II e III estão corretas.
Explicação passo a passo:
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