Teste 2 Flashcards

1
Q

A relação entre a variável de resposta e as covariáveis é uma função determinística. Verdadeiro ou Falso?

A

Falso. Evidencia erros aleatórios.

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2
Q

A média condicional de y é combinação linear das covariáveis. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

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3
Q

O que é que indica o declive numa linha de regressão?

A

Indica a mudança na média da distribuição de probabilidade de y por um aumento de uma unidade de x.

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4
Q

Em que condições é que é aplicável o modelo de regressão linear?

A

Quando a variável de resposta y é contínua com uma distribuição aproximadamente normal (condicional às variáveis).

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5
Q

A variância dos erros aleatórios é __________ à variância da distribuição de probabilidade de y.

A

igual

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6
Q

Uma das suposições que se fazem quando se aplica um modelo de regressão linear é que os erros e as covariáveis são estocasticamente ____________________.

A

independentes

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7
Q

O vetor dos resíduos estimados e o vetor dos valores previstos são ortogonais. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

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8
Q

Quais são os métodos para estimar uma função de regressão?

A
  • Máxima verosimilhança
  • Mínimos quadrados com erros Gaussianos
  • Métodos robustos
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9
Q

R^2 mede apenas uma redução relativa da SST e não fornece informações sobre a precisão absoluta para estimar uma resposta média ou prever uma nova observação. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

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10
Q

R^2 mede o grau de associação linear entre X e Y , mas a relação de regressão real pode ser curvilnea. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

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11
Q

Um R^2 próximo de zero indica que X e Y não estão relacionados podem estar altamente relacionados, mas o R^2 mede apenas o grau de associação linear entre X e Y ; a relação de regressão real pode ser curvilínea. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

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12
Q

Não normalidade dos erros e variância não constante tendem a surgir em simultâneo. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

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13
Q

Quais são as caraterísticas de H?

A

É uma matriz simétrica e idempotente.

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14
Q

H é uma matriz de _______________, projetando ____ perpendicularmente em _____.

A

projeção; Y; Y’

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15
Q

Quando duas ou mais variáveis preditoras não são correlacionadas, a contribuição marginal de uma variável preditora na redução da SSR, dado que outras preditoras já estão no modelo, é exatamente a mesma de quando esta variável preditora está sozinha no modelo. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

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16
Q

Quais são as 3 possíveis origens de um outlier?

A
  1. Erro de medição
  2. Ser de outra população
  3. Observação incomum da distribuição assumida
17
Q

Há observações que se destacam na relação linear (____________ –> observações atípicas), associadas a ___________ elevados em módulo.

Outras alteram o ajustamento - observações ______________.

A

outliers; resíduos; influentes

18
Q

Quais são alguns diagnósticos informais de multicolinearidade?

A
  • Grandes mudanças nos coeficientes de regressão estimados quando uma variável preditora é adicionada ou excluída, ou quando uma observação é alterada ou excluída.
  • Resultados não significativos em testes individuais nos coeficientes de regressão para variáveis preditoras importantes.
  • Coeficientes de regressão estimados com um sinal algébrico que é o oposto do esperado de considerações teóricas ou experiência anterior.
  • Grandes coeficientes de correlação simples entre pares de variáveis preditoras na matriz de correlações.
  • Intervalos de confiança amplos para os coeficientes de regressão que representam importantes variáveis preditoras.
19
Q

O coeficiente de determinação ajustado pode até diminuir com a inclusão de mais covariáveis. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

20
Q

Para n=____ a penalização no BIC é maior do que no AIC -> BIC favorece modelos mais parcimoniosos.

21
Q

Transformar os dados é uma alternativa de como proceder quando a variável de resposta não segue uma distribuição gaussiana. Verdadeiro ou Falso?

A

Verdadeiro

22
Q

O que é o logit?

A

Função de ligação ou link function.

23
Q

Esta propriedade não é partilhada quando se consideram outras transformações do preditor linear, ηi, por forma a ter valores entre 0 e 1 (Probit ou log-log complementar…). Que propriedade?

A

A logit permitir estimar diferenças na escala logit, quer os dados sejam provenientes de um estudo retrospectivo, quer de um estudo prospectivo.