PERGUNTA 5Na imagem a seguir apresenta-se um mapa da correlaçã...

PERGUNTA 5

Na imagem a seguir apresenta-se um mapa da correlação que existe entre as variáveis resposta (lny) e variáveis preditoras (lnx1, lnx2, lnx3) de um modelo de variáveis múltiplas.
Leia as seguintes afirmativas sobre a interpretação do gráfico:
ParaTodosVerem Figura que representa um mapa de calor, sendo azul o menor valor (-1) e vermelho escuro o maior (1), percorre uma gama de cores de azul, azul claro, cinza, laranja claro, laranja e vermelho. A imagem está representada em forma de matriz 4x4. As linhas estão organizadas na seguinte ordem: lnx1,lnx2,lnx3 e lny, as colunas tem a mesma ordem. Na linha 1 apresentam-se os seguintes valores, 1, -0, -0, 0,83, na segunda linha os valores -0. 1, 0, -0.05, na terceira linha os calores -0, 0, 1, 0,12, na quarta linha os valores 0,83, -0.05, 0,12 e 1.

Os valores da diagonal representam o coeficiente de determinação do modelo.
Pode-se afirmar que existe correlação de 0,83 entre lnx1 e lny.
Pode-se afirmar que não existe correlação entre lnx3 e lnx2.
As variáveis preditoras não apresentam correlação entre si, o que indica a possibilidade de não existir multicolinearidade.
A variável preditora que está melhor correlacionada com a variável resposta é lnx2.

Após analisar as afirmativas, é correto o que se afirma em:

Apenas II, III e V.
Apenas II, III.
Apenas II, III e IV.
Apenas I, II, e IV.
Apenas I, III e V.

PERGUNTA 6
Após o processo de ajuste do modelo, foi obtida uma equação com 3 variáveis preditoras, linear e sem interação. Treze amostras compõem o conjunto de dados, com eles foram calculados os coeficientes h subscript i j end subscript, e os resultados da diagonal (h subscript j j end subscript) são apresentados na seguinte tabela.
Número de amostra h subscript j j end subscript
1 0.358
2 0.200
3 0.214
4 0.167
5 0.658
6 0.131
7 0.934
8 0.339
9 0.358
10 0.144
11 0.237
12 0.167
13 0.237
Considerando o critério fraction numerator 2 left parenthesis k plus 1 right parenthesis over denominator n end fraction, qual ou quais amostras podem ser consideradas influentes?
Amostras 4, 6, 10 e 12.
Amostras 5 e 7.
Amostra 7.

Nenhuma amostra é influente.

Todas as amostras, exceto 5 e 7.

PERGUNTA 7
Na imagem a seguir apresentam-se alguns resultados da regressão de variáveis múltiplas de primeira ordem sem interação, considerando k=3.

araTodosVerem Resultado do python, seguem os valores transcritos
R-squared: 0.858
Adj. R-squared: 0.811
F-statistic: 18.17
Prob (F-statistic): 0.000369
Após esses dados, tem uma tabela com 5 linhas e 7 colunas, na primeira coluna tem os nomes das variáveis e no resto das colunas, os seguintes títulos: coef, std err,t, P>|t|,[0.025, e 0.975]
essa informação é para a primeira linha. Nas outras quatro linhas tem a seguinte informação:
2da linha: Intercept,13.8973, 1.640, 8.475, 0.000 10.188,17.607
3ra linha: cap_vol, -0.0005, 0.001, -0.417, 0.686, -0.003, 0.002
4ta linha: power, -0.0061, 0.016, -0.378, 0.714, -0.043, 0.030
2da linha: weight, -0.0021, 0.001, -1.464, 0.177, -0.005, 0.001
As palavras Intercept, cap_vol, power, weight são nomes de variáveis, apenas, poderiam, por exemplo, ser x1, x2, x3 e x4.

É necessário realizar o teste de utilidade do modelo com um nível de significância de 95%, para este propósito foi calculado o valor F subscript c r i t end subscript, sendo ele igual a 4,066 e o t subscript c r i t equals 2 comma 306.

Considerando esses valores críticos e os valores apresentados na imagem é possível afirmar que:
Como f greater than F subscript c r i t end subscript, rejeita-se a hipótese nula H subscript 0, isto é, pelo menos um dos beta subscript i not equal to 0, mas não é possível saber quais parâmetros são.
Como t greater than t subscript c r i t end subscript, para beta subscript 0, rejeita-se a hipótese nula H subscript 0, isto é, todo beta subscript 0 not equal to 0.
Como f greater than F subscript c r i t end subscript, rejeita-se a hipótese nula H subscript 0, isto é, todo beta subscript i not equal to 0.
como f greater than F subscript c r i t end subscript, rejeita-se a hipótese nula H subscript 0, isto é, pelo menos um dos beta subscript i not equal to 0. Os parâmetros diferentes de zero são beta subscript 0 e beta subscript 1.
Como t greater than t subscript c r i t end subscript, para beta subscript 1, rejeita-se a hipótese nula H subscript 0, isto é, todo beta subscript 1 not equal to 0.