O modelo de regressão é chamado de simples quando envolve uma relação causal entre duas variáveis, e o modelo de regressão é multivariado quando envolve uma relação causal com mais de duas variáveis. Uma característica relacionada ao modelo de regressão é:
Respostas
Considerando os modelos de regressões entre duas variáveis, a opção correta é a alternativa B: "Quando a função f relaciona duas variáveis do tipo f(X) = a + bX, temos o modelo de regressão simples."
Quais são as variáveis no modelo de regressão simples?
- O modelo de regressão simples é um modelo estatístico que descreve a relação entre duas variáveis;
- x: uma variável independente que pode ser contínua ou discreta (ou seja, categórica);
- y: uma variável de resultado que pode ser contínua ou discreta (ou seja, categórica);
- a: representa a taxa de crescimento ou a variação em função de x.
Por fim, um modelo de regressão é uma técnica estatística usada para ajustar uma linha reta através de pontos de dados. Ele pode ser usado para muitos propósitos, como prever a altura dos filhos de uma pessoa ou o peso do corpo de uma pessoa. Para esses propósitos, os modelos de regressão são muito úteis.
Segue o enunciado completo da questão:
O modelo de regressão é chamado de simples quando envolve uma relação causal entre duas variáveis, e o modelo de regressão é multivariado quando envolve uma relação causal com mais de duas variáveis. Uma característica relacionada ao modelo de regressão é:
Grupo de escolhas da pergunta
A: Quando a função f relaciona duas variáveis do tipo f(X) = a + bX, temos o modelo de regressão não linear.
B: Quando a função f relaciona duas variáveis do tipo f(X) = a + bX, temos o modelo de regressão único.
C: Quando a função f relaciona duas variáveis do tipo f(X) = a + bX, temos o modelo de regressão exponencial.
D: Quando a função f relaciona duas variáveis do tipo f(X) = a + bX, temos o modelo de regressão simples.
E: Quando a função f relaciona duas variáveis do tipo f(X) = a + bX, temos o modelo de regressão não linear.
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