Em estudos estatísticos, diferentes formas de modelagem são utilizadas para representar relações entre variáveis. Algumas modelagens consideram apenas efeitos diretos, enquanto outras incorporam efeitos combinados ou de interação. Avaliar a adequação desses modelos requer análise crítica das mudanças na variabilidade explicada e não explicada.

Durante um estudo sobre o tempo de viagem de veículos, dois modelos de regressão múltipla foram ajustados: um modelo sem interação e um modelo com interação entre as variáveis distância percorrida (​) e número de entregas (​). Para o modelo sem interação, a soma dos quadrados dos resíduos foi  e, para o modelo com interação, , ambos com uma amostra de  observações.

Com relação a este tema e aos testes para comparação entre os dois modelos, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. A estatística de teste para avaliar se o termo de interação melhora significativamente o modelo pode ser obtida pela razão entre a redução no  dividida pelo erro quadrático médio do modelo completo.

PORQUE

II. A inclusão de termos de interação em modelos de regressão múltipla pode resultar em melhores ajustes, mas aumenta o risco de superajuste se a diferença no  não for estatisticamente significativa.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta: