Questão 58 — Modelos de Regressão — Lineares e Não Lineares (Estatística) — Fundação VUNESP · Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) 2021

Estatística Modelos de Regressão — Lineares e Não Lineares

Fundação VUNESP 2021

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército · Caderno 006. Prova Objetiva — Modelo de prova (Versão) A

Gabarito disponível

No estudo da relação entre duas variáveis X e Y em modelos de regressão, podemos afirmar que:

Selecione uma alternativa A) no modelo Exponencial, supõe-se que os erros ∈ᵢ sigam uma distribuição N(0, σ²). B) modelos Não Lineares podem ser exclusivamente representados por Yᵢ = f(Xᵢ;β) + ∈ᵢ. C) no modelo Logístico, não se supõe que os erros ∈ᵢ sigam uma distribuição N(0, σ²), mas necessariamente devem ser independentes. D) modelos Quadráticos, em que f(Xᵢ; β)=β₀+β₁Xᵢ+β₂Xᵢ², não estão na classe de Modelos Lineares. E) a solução geral β = (XᵗX)⁻¹ XᵗY é válida para modelos Lineares e Não Lineares.

Resolução comentada

Pressupostos em modelos de regressão lineares e não lineares.

No modelo logístico, a resposta é em geral binária ou limitada, então a normalidade dos erros não é suposta, mas a independência continua sendo necessária. Por isso a afirmativa C é a correta.

Análise das alternativas

A) A normalidade nem sempre é suposta no modelo exponencial. B) Nem todo modelo não linear tem apenas essa forma aditiva. D) O modelo quadrático é linear nos parâmetros. E) A solução de mínimos quadrados (XᵗX)⁻¹XᵗY vale para modelos lineares, não para os não lineares.

Referência: Modelos de regressão linear e não linear.

Resolução comentada do VaiConcursos.