Geral
Modelagem e Inferência Estatística
Semana 4
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Questão

O diagnóstico de modelos de regressão linear requer o exame cuidadoso de diversos pressupostos. Um dos mais sensíveis é a homocedasticidade, isto é, a constância da variância dos erros ao longo dos valores da variável preditora. Quando essa condição é violada, os métodos de estimação e teste podem ser profundamente afetados.

Durante o ajuste de um modelo linear simples, um estatístico percebe que os resíduos se distribuem de forma irregular: não exibem crescimento sistemático, mas também não apresentam dispersão constante. Ele aplica testes formais para avaliar a presença de heterocedasticidade, porém sem evidência conclusiva.

Com base nesse cenário e nos fundamentos estatísticos discutidos, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. A ausência de padrão visível nos resíduos é evidência conclusiva da homocedasticidade no modelo.

PORQUE

II. A homocedasticidade só pode ser comprovada estatisticamente por meio de gráficos visuais de resíduos.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
A) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
B) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
C) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
D) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
E) As asserções I e II são proposições falsas.
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