Questão 2379127

• Banca: VUNESP
• Órgão: MPE-SP
• Ano: 2016
• Provas: VUNESP - 2016 - MPE-SP - Analista Técnico Científico - Engenheiro Avaliador
• Disciplina: Matemática
• Assuntos: Álgebra Linear; Álgebra Linear - Equações Lineares, Espaço Vetorial e Transformações Lineares e Matrizes

Na utilização de modelos de regressão linear, devem ser observados pressupostos básicos. Assim, deve-se atender a algumas condições básicas. Entre elas, garantir que

• A. ocorra a micronumerosidade, motivo pelo qual deve ser estabelecido o número mínimo de dados a serem considerados.
• B. os erros sejam autocorrelacionados, ou seja, dependentes sob a condição de normalidade.
• C. os erros sejam variáveis aleatórias com variância constante, ou seja, heterocedásticos.
• D. os erros sejam variáveis aleatórias com distribuição normal.
• E. existam correlações evidentes entre o erro aleatório e as variáveis independentes do modelo.

Gabarito: D

Comentários

• Condições para um Bom Ajuste de Modelo de Regressão Linear

  Assim como qualquer método estatístico, a Regressão Linear, para ser corretamente utilizada, precisa que os dados estejam de acordo com algumas condições assumidas pelo modelo:

  • Normalidade dos Resíduos

  É necessário que os resíduos gerados pelo ajuste da reta sigam distribuição Normal.

  • Homocedasticidade

  É necessário que a variância de Y seja constante para todos os valores de X

  • Independência

  É necessário que não exista estrutura de dependência entre os dados, para que os resíduos sejam independentes e identicamente distribuídos.