QUESTÃO 7
Caro(a) aluno(a), na aplicação de modelos lineares com mais de uma variável explicativa, a Multicolinearidade é um problema que geralmente ocorre. Para medir o grau de multicolinearidade, pode-se utilizar a matriz de correlações que mede a dependência linear de primeira ordem entre as variáveis explicativas. Utilizando essas informações, avalie as afirmações seguites.
I. Se isso ocorrer alto grau de multicolinearidade, podem ser gerados vieses bastante expressivos nos parâmetros estimados em uma regressão.
II. Se ocorrer baixo grau de multicolinearidade, o coeficiente de uma variável não irá depender da outra, situação perfeita para a aplicação da análise de regressão múltipla.
III. Se ocorrer multicolinearidade perfeita, é impossível estimar os efeitos isolados de X1 e X2 sobre Y, por exemplo.
É correto apenas o que se afirma em:
Alternativas
Alternativa 1:
I.
Alternativa 2:
II.
Alternativa 3:
III.
Alternativa 4:
I e III.
Alternativa 5:
I, II e III.
Soluções para a tarefa
Respondido por
4
Sobre as correlações que medem a dependência linear de primeira ordem na multicolinearidade, a resposta correta é a alternativa V)
Multicolinearidade – O que é?
A multicolinearidade acontece no momento em que um modelo consegue incluir fatores correlacionados não apenas sobre uma variável de resposta, mas também sobre uns e outros.
Além disso, a regressão multicolinearidade faz menção aos preditores relacionados a outros preditores.
Nos casos em que W1 e W2 são independentes, temos que a variabilidade de Y pode ser explicada pelo modelo RLM e dividida em duas partes diferentes sobre o efeito isolado de W1 e W2.
Saiba mais sobre hipótese perfeita em: https://brainly.com.br/tarefa/26970060
#SPJ1
Bons estudos!
Anexos:
Perguntas interessantes