(USP/Esaulq) – Avaliação de Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla III

Avaliação de Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla III

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Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla III Professor: Luiz Paulo Lopes Fávero Avaliação realizada por: Avaliação realizada em: 08/03/2023

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Question 1

Estimou-se um modelo de regressão por OLS com transformação de Box-Cox, e os outputs obtidos encontram-se na figura a seguir:

A	d
B	a
C	c
D	b

Question 2

Foi elaborado um teste de Shapiro-Francia à distribuição dos resíduos de um modelo de regressão estimado por OLS. O resultado do teste é apresentado na imagem abaixo. A partir do resultado do teste, considerando um nível de confiança de 95%, é possível afirmar que:

A	O resultado é inconclusivo, já que o teste de Shapiro-Francia não serve para se avaliar aderência à normalidade.
B	A distribuição dos resíduos é aderente à distribuição normal.
C	A distribuição dos resíduos é aderente à distribuição t-Student.
D	A distribuição dos resíduos não é aderente à distribuição normal.

Question 3

Assinale a alternativa CORRETA:

A	Apenas a defi nição do R² já é sufi ciente para se determinar corretamente um modelo de regressão.
B	A defi nição dos parâmetros e do R² são insufi cientes para se determinar corretamente um modelo de regressão, já que é preciso que sejam avaliadas as signifi câncias estatísticas dos parâmetros.
C	Apenas a defi nição dos parâmetros já é sufi ciente para se determinar corretamente um modelo de regressão.
D	Apenas a defi nição dos parâmetros e do R² já é sufi ciente para se determinar corretamente um modelo de regressão.

Question 4

Sobre modelos de regressão: I. Quando uma variável X apresentar uma correlação baixa e não estatisticamente significante com uma variável Y, necessariamente ela deverá estar presente nomodelo final preditivo. II. Todas as variáveis preditoras qualitativas de um modelo de regressão necessariamente devem apresentar parâmetros estatisticamente significantes. III. Quando uma das variáveis preditoras não estiver presente no modelo final múltiplo, necessariamente esta variável apresenta relação significante individual com avariável Y. Assinale a alternativa CORRETA:

A	Todas as afi rmações são verdadeiras.
B	Somente II e III são verdadeiras.
C	Todas as afi rmações são falsas.
D	Somente I é verdadeira.

Question 5

Sejam as seguintes afirmações: I. Quando a distribuição dos resíduos não se mostrar aderente à normalidade, procedimentos de normalização da variável dependente (ex.: Box-Cox) podem ser úteispara se estimar um modelo não linear. II. A aderência da distribuição dos resíduos à normalidade, para amostras grandes, pode ser identificada por meio do teste de Shapiro-Francia. III. Comportamentos não lineares de determinados fenômenos não podem ser identificados por meio de modelos de regressão, já que não geram coeficientes dedeterminação R². Assinale a alternativa CORRETA:

A	Apenas II e III estão corretas.
B	Apenas I está correta.
C	Todas as afi rmações estão corretas.
D	Apenas I e II estão corretas.

Question 6

Dois modelos de regressão foram estimados, sem e com transformação de Box-Cox, respectivamente (modelo_linear e modelo_bc). A figura a seguir apresenta osoutputs dos modelos, com respectivos testes de Shapiro-Francia dos resíduos. Pergunta-se: considerando um nível de confiança de 95%, qual o coeficiente de determinação do modelo preditivo mais adequado?

A	1,43%
B	10,26%
C	90,13%
D	96,20%

Question 7

Foi elaborado um teste de Shapiro-Francia à distribuição dos resíduos de um modelo de regressão estimado por OLS. O resultado do teste é apresentado na imagemabaixo. A partir do resultado do teste, considerando um nível de confiança de 95%, é possível afirmar que:

A	A distribuição dos resíduos não é aderente à distribuição normal.
B	A distribuição dos resíduos é aderente à distribuição normal.
C	A distribuição dos resíduos é aderente à distribuição t-Student.
D	O resultado é inconclusivo, já que o teste de Shapiro-Francia não serve para se avaliar aderência à normalidade.

Question 8

Em relação à transformação de Box-Cox, podemos afirmar que:

A	É uma técnica bastante útil para se calcular a média de variáveis qualitativas.
B	É uma transformação hot encoding para a dummização de variáveis qualitativas.
C	É uma transformação que tem por objetivo normalizar a distribuição de determinada variável.
D	É uma transformação que tem por objetivo padronizar, pelo método Zscores, os valores de determinada variável.

Question 9

Sobre o procedimento Stepwise, é correto afirmar: I. Este procedimento tem a propriedade de, automaticamente, excluir ou manter os betas do modelo em função da significância estatística definida. II. É possível aplicar o procedimento Stepwise para que sejam eliminadas as variáveis cujos parâmetros não se mostrarem estatisticamente significantes na presençade outras variáveis. III. O procedimento Stepwise para a seleção de variáveis não pode ser utilizado em modelos de regressão. Assinale a alternativa CORRETA:

A	Somente II e III estão corretas.
B	Todas as afi rmações estão corretas.
C	Somente I e III estão corretas.
D	Somente I e II estão corretas.

Question 10

Dois modelos de regressão foram estimados, sem e com transformação de Box-Cox, respectivamente (modelo_linear e modelo_bc). A figura a seguir apresenta osoutputs dos modelos, com os respectivos testes de Shapiro-Francia dos resíduos e o lambda de Box-Cox para o segundo modelo.

A	20 cm
B	40 cm
C	60 cm
D	80 cm

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10 Replies to “(USP/Esaulq) – Avaliação de Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla III”

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