Gabarito disponível
Considerando os modelos de regressão linear, coloque F (falso) ou V (verdadeiro) nas afirmativas abaixo e assinale a opção correta.
( ) Se duas variáveis são correlacionadas, pode-se concluir que há uma relação de causalidade entre elas.
( ) Ao verificar que uma variável dependente e uma independente estão estritamente relacionadas, pode-se concluir que o ajuste do modelo de regressão é bom.
( ) Os valores de y são preditos com base em valores dados ou conhecidos de x. A variável y é chamada variável independente, e a variável x variável dependente.
( ) Se duas variáveis são correlacionadas, pode-se concluir que há uma relação de causalidade entre elas.
( ) Ao verificar que uma variável dependente e uma independente estão estritamente relacionadas, pode-se concluir que o ajuste do modelo de regressão é bom.
( ) Os valores de y são preditos com base em valores dados ou conhecidos de x. A variável y é chamada variável independente, e a variável x variável dependente.
Resolução comentada
As três afirmativas são falsas.
Correlação não implica causalidade (1ª falsa). Forte relação entre as variáveis não garante bom ajuste do modelo linear, que também depende de linearidade e de resíduos adequados (2ª falsa). Em y = f(x), y é a variável dependente e x a independente; a afirmativa inverte isso (3ª falsa).
Análise das alternativas
A, B, D, E) Marcam como verdadeira ao menos uma das afirmativas, todas falsas.
Referência: Regressão linear simples.
Resolução comentada do VaiConcursos.