Geral
Modelagem e Inferência Estatística
Semana 7
0
Questão
Em análises de regressão múltipla, problemas de multicolinearidade podem distorcer as estimativas dos coeficientes, dificultando a interpretação do modelo. Essa condição ocorre quando variáveis independentes estão altamente correlacionadas, gerando instabilidade estatística e dificuldade na identificação do efeito individual de cada preditor.
Considere um modelo de regressão múltipla ajustado para um conjunto de dados com três preditores X1X_1, X2X_2 e X3X_3. Ao regredir cada preditor sobre os outros, foram encontrados os seguintes R2R^{2}:
- R2(X1)=0,85R^2(X_1)=0{,}85
- R2(X2)=0,91R^{2}(X_{2})=0{,}91
- R2(X3)=0,88R^2(X_3) = 0{,}88
Baseado nessas informações e nos conceitos de análise de multicolinearidade, analise as afirmativas a seguir:
I. Existe forte evidência de multicolinearidade associada ao preditor X2X_2.
II. Nenhum dos preditores apresenta multicolinearidade severa pelo critério usual.
III. O preditor X1X_1 contribui para a multicolinearidade, mas não de forma severa.
IV. A multicolinearidade identificada poderá aumentar a variância dos coeficientes estimados.
Está correto o que se afirma em:
Considere um modelo de regressão múltipla ajustado para um conjunto de dados com três preditores X1X_1, X2X_2 e X3X_3. Ao regredir cada preditor sobre os outros, foram encontrados os seguintes R2R^{2}:
- R2(X1)=0,85R^2(X_1)=0{,}85
- R2(X2)=0,91R^{2}(X_{2})=0{,}91
- R2(X3)=0,88R^2(X_3) = 0{,}88
Baseado nessas informações e nos conceitos de análise de multicolinearidade, analise as afirmativas a seguir:
I. Existe forte evidência de multicolinearidade associada ao preditor X2X_2.
II. Nenhum dos preditores apresenta multicolinearidade severa pelo critério usual.
III. O preditor X1X_1 contribui para a multicolinearidade, mas não de forma severa.
IV. A multicolinearidade identificada poderá aumentar a variância dos coeficientes estimados.
Está correto o que se afirma em: