(USP/Esaulq) – Avaliação de Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla IV 28-02-2023

Avaliação de Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla IV 28-02- 2023

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Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla IV Professor: Luiz Paulo Lopes Fávero Avaliação realizada por: Avaliação realizada em: 22/03/2023

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Question 1

Assinale o gráfico que apresenta o maior indício de existência de heterocedasticidade quando da estimação de um modelo de regressão que considera as variáveis Y (dependente) e X (preditora).

A	a
B	b
C	c
D	d

Question 2

A transformação de Box-Cox sobre a variável dependente: I) Torna a especificação do modelo não linear (quando lambda ≠ 1). II) Pode fazer com que os termos de erro do novo modelo estimado apresentem distribuição aderente à distribuição normal, fazendo com que se tornem adequados os intervalos de confiança dos parâmetros para fins preditivos. III) Pode fazer com que se reduza a heterocedasticidade pela consideração de um ajuste não linear nos dados. Assinale a alternativa CORRETA:

A	Todas as afirmações estão corretas.
B	Apenas II e III estão corretas.
C	Apenas I e II estão corretas.
D	Apenas I e III estão corretas.

Question 3

Sobre a heterocedasticidade, é CORRETO afirmar que:

A	É a consequência da existência de correlação significante entre os termos de erro e uma ou mais variáveis preditoras.
B	É um fenômeno que aparece em modelos regressivos que contenham apenas variáveis preditoras dummies.
C	É um fenômeno decorrente da correlação significante entre a variável dependente e as variáveis explicativas.
D	É um fenômeno que aparece em modelos regressivos apenas após a elaboração de transformações de Box-Cox.

Question 4

Sobre a estatística VIF, é CORRETO dizer que:

A	É algebricamente o inverso de (1 – R²), em que o R² é obtido ao se estimar um modelo de regressão com determinada variável X como dependente das demais variáveis preditoras.
B	É algebricamente o inverso de (1 – R²), em que o R² é obtido ao se estimar um modelo de regressão com determinada variável Y como dependente dos termos de erro.
C	É algebricamente o inverso do R² obtido ao se estimar um modelo de regressão com determinada variável Y como dependente das demais variáveis preditoras.
D	Só são aceitos modelos de regressão múltipla com valores de VIF maiores que 100 para todas as variáveis preditoras.

Question 5

A multicolinearidade:

A	Não gera erros de predições.
B	Não existe este fenômeno em modelos supervisionados de machine learning.
C	Não gera sinais inesperados dos parâmetros estimados.
D	Pode gerar interpretações erradas do modelo pela eventual distorção dos sinais dos parâmetros.

Question 6

Seja o seguinte diagrama de correlações de Pearson entre cada par de variáveis (Y, X e X ), sendo Y a variável dependente e X e X as variáveis preditoras de determinado modelo de regressão linear múltipla: Por meio da análise visual deste diagrama, é possível afirmar que:

A	Há indícios de existência de fortes problemas de multicolinearidade no modelo estimado.
B	Os problemas de multicolinearidade existentes no modelo estimado são decorrentes da baixa correlação entre as variáveis X1 e X2.
C	Os problemas de multicolinearidade existentes no modelo estimado são decorrentes da alta correlação entre as variáveis Y e X2.
D	Praticamente não há problemas de multicolinearidade no modelo estimado.

Question 7

Assinale a alternativa INCORRETA em relação às consequências da multicolinearidade:

A	Uma multicolinearidade alta gera a redução no valor da estatística t, sem alteração no cálculo da estatística F.
B	As significâncias estatísticas dos parâmetros beta são sensíveis às correlações entre as variáveis explicativas.
C	A multicolinearidade já pode ser identificada, preliminarmente, em diagramas de correlação entre variáveis preditoras.
D	A multicolinearidade pode ser identificada a partir de testes de Shapiro-Francia.

Question 8

Sobre o fenômeno da heterocedasticidade, é correto dizer que: I) É decorrente da omissão de variáveis preditoras significantes no modelo final estimado. II) Pode ser reduzido por meio da inclusão de variáveis preditoras de Y cujos parâmetros beta se mostrarem estatisticamente significantes após o procedimento Stepwise. III) Termos de erro serão heterocedásticos quando estiverem fazendo as vezes de variáveis preditoras significantes que foram omitidas no modelo final estimado. Assinale a alternativa CORRETA:

A	Todas as afirmações estão corretas.
B	Apenas I e III estão corretas.
C	Apenas II e III estão corretas.
D	Apenas I e II estão corretas.

Question 9

Em relação à multicolinearidade, podemos afirmar que:

A	É um fenômeno decorrente da correlação significante entre a variável dependente e os termos de erro.
B	É um fenômeno que aparece em modelos regressivos apenas após a elaboração do teste de Shapiro-Francia.
C	É a consequência da existência de correlação alta entre duas ou mais variáveis explicativas.
D	É um fenômeno decorrente da correlação significante entre termos de erro com defasagens temporais.

Question 10

Problemas de multicolinearidade entre variáveis explicativas em modelos de regressão múltipla podem ser eliminados:

A	A partir da estimação considerando o procedimento Stepwise.
B	A partir da consideração de termos de erro heterocedásticos.
C	A partir de transformações de Shapiro-Francia nos termos de erro do modelo.
D	Com a aplicação do teste de Breusch-Pagan.

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11 Replies to “(USP/Esaulq) – Avaliação de Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla IV 28-02-2023”

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