Geral
Modelagem e Inferência Estatística
Semana 5
0

Questão

Em modelos que visam flexibilidade no ajuste de dados não lineares, técnicas não paramétricas como a regressão LOESS vêm ganhando destaque. Diferentemente dos métodos clássicos que atribuem o mesmo peso a todos os dados, LOESS ajusta múltiplas retas locais considerando pesos decrescentes à medida que os pontos se afastam do valor de referência. Esse processo requer computação intensiva, mas permite modelar padrões complexos de forma adaptativa.

Com relação ao tema da regressão localmente ponderada, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. A regressão LOESS permite ajustar uma curva suave aos dados mesmo quando não há uma relação funcional clara entre as variáveis,

PORQUE

II. em cada ponto x ^* , uma regressão local é realizada com pesos atribuídos por proximidade, frequentemente usando uma função do tipo wᵢ = K ((| xᵢ - x ^* |) / h) , onde h  é a largura de suavização.
A)

A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

B)

As asserções I e II são falsas.

C)

As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.

D)

A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

E)

As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

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