Geral
Modelagem e Inferência Estatística
Semana 5
0

Questão

Modelos de regressão polinomial oferecem grande flexibilidade para representar padrões de dados complexos. No entanto, o uso de polinômios de grau elevado pode trazer efeitos colaterais importantes, como instabilidade numérica, aumento da variância dos coeficientes e sobreajuste. Um analista deve avaliar cuidadosamente o equilíbrio entre ajuste e interpretabilidade, considerando o impacto sobre os indicadores estatísticos do modelo.

Com base nesse contexto, analise as afirmativas a seguir:

I. Modelos com grau muito alto tendem a apresentar menor soma de quadrados dos resíduos, mas maior risco de sobreajuste.
II. A centralização da variável preditora melhora a precisão numérica e a estabilidade das estimativas, principalmente em modelos de grau elevado.
III. Ao aumentar o grau do polinômio, o  R² ajustado sempre aumenta, justificando automaticamente a adoção do modelo mais complexo.

Está correto o que se afirma em:
A)

I e III, apenas.

B)

I, II e III.

C)

I e II, apenas.

D)

I, apenas.

E)

II e III, apenas.

function vote(questaoId, value) { window.location.href = "/accounts/login/?next=/questao/1261/"; return; fetch(`/vote/questao/${questaoId}/`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'X-CSRFToken': 'D4e1P8WNKFyizjvfAbdBtfreDYQUq7ALWH7f1NhcaVsXFMCD6ASr4SP3k33vaCs6' }, body: JSON.stringify({ value: value }) }) .then(response => response.json()) .then(data => { if (data.success) { document.getElementById(`score-${questaoId}`).textContent = data.score; const upBtn = document.querySelector(`button[onclick="vote(${questaoId}, 1)"]`); const downBtn = document.querySelector(`button[onclick="vote(${questaoId}, -1)"]`); upBtn.classList.remove('active-up'); downBtn.classList.remove('active-down'); if (data.user_vote === 1) upBtn.classList.add('active-up'); if (data.user_vote === -1) downBtn.classList.add('active-down'); } }); }