Question

QUESTÃO 7
Caro(a) aluno(a), na aplicação de modelos lineares com mais de uma variável explicativa, a Multicolinearidade é um problema que geralmente ocorre. Para medir o grau de multicolinearidade, pode-se utilizar a matriz de correlações que mede a dependência linear de primeira ordem entre as variáveis explicativas. Utilizando essas informações, avalie as afirmações seguites.
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I. Se isso ocorrer alto grau de multicolinearidade, podem ser gerados vieses bastante expressivos nos parâmetros estimados em uma regressão.
II. Se ocorrer baixo grau de multicolinearidade, o coeficiente de uma variável não irá depender da outra, situação perfeita para a aplicação da análise de regressão múltipla.
III. Se ocorrer multicolinearidade perfeita, é impossível estimar os efeitos isolados de X1 e X2 sobre Y, por exemplo.


É correto apenas o que se afirma em:

Alternativas
Alternativa 1:
I.

Alternativa 2:
II.

Alternativa 3:
III.

Alternativa 4:
I e III.

Alternativa 5:
I, II e III.

Answer 1

Sobre as correlações que medem a dependência linear de primeira ordem na multicolinearidade, a resposta correta é a alternativa V)

Multicolinearidade – O que é?

A multicolinearidade acontece no momento em que um modelo consegue incluir fatores correlacionados não apenas sobre uma variável de resposta, mas também sobre uns e outros.

Além disso, a regressão multicolinearidade faz menção aos preditores relacionados a outros preditores.

Nos casos em que W1 e W2 são independentes, temos que a variabilidade de Y pode ser explicada pelo modelo RLM e dividida em duas partes diferentes sobre o efeito isolado de W1 e W2.

Saiba mais sobre hipótese perfeita em: https://brainly.com.br/tarefa/26970060

#SPJ1

Bons estudos!