Gabarito disponível
Cada um dos próximos itens apresenta uma situação hipotética seguida de uma assertiva a ser julgada no que se refere à análise dados.
Em estudo sobre custos operacionais de usinas hidrelétricas, a equipe técnica utilizou regressão linear múltipla e estabeleceu critérios para validar o modelo antes de sua aplicação regulatória. Nessa situação hipotética, para que um modelo seja considerado viável no contexto regulatório, devem ser observados simultaneamente critérios como significância estatística das variáveis, coerência dos sinais dos coeficientes e métricas de desempenho, como erro médio absoluto ou R² ajustado.
Em estudo sobre custos operacionais de usinas hidrelétricas, a equipe técnica utilizou regressão linear múltipla e estabeleceu critérios para validar o modelo antes de sua aplicação regulatória. Nessa situação hipotética, para que um modelo seja considerado viável no contexto regulatório, devem ser observados simultaneamente critérios como significância estatística das variáveis, coerência dos sinais dos coeficientes e métricas de desempenho, como erro médio absoluto ou R² ajustado.
Resolução comentada
Validação regulatória exige simultaneamente significância, coerência de sinais e desempenho.
Um modelo de regressão para uso regulatório deve ter variáveis estatisticamente significativas, coeficientes com sinais coerentes com a teoria econômica/operacional e bom desempenho (R² ajustado, erro médio absoluto etc.). Os critérios são cumulativos, pois um modelo bom estatisticamente mas incoerente economicamente não é viável.
Análise das alternativas
Certo está correto, pois descreve os critérios combinados. Errado seria incorreto por negar a necessidade simultânea desses critérios.
Referência: Validação de modelos de regressão em análise de impacto regulatório.
Resolução comentada do VaiConcursos.