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:
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: