Questão 252294

Estatística · 2026

Questão

ID 252294

Disciplina: Estatística

Assuntos: Multicolinearidade, Regressão (ML)

Ano: 2026 Banca: FCC - Fundação Carlos Chagas Órgão: Secretaria da Fazenda do Estado de São Paulo

Durante uma auditoria de desempenho operacional, uma equipe pretende construir um modelo preditivo para explicar o tempo de processamento de operações fiscais (Y) a partir de 27 variáveis explicativas relacionadas a carga de trabalho, complexidade dos casos, perfil dos auditores e uso de sistemas internos. Como há suspeita de multicolinearidade elevada entre algumas variáveis, o auditor decide comparar dois métodos de regularização: Ridge e Lasso. Nesse contexto,

Alternativa A:
o método Ridge tende a zerar coeficientes de variáveis redundantes, realizando seleção automática; o Lasso apenas reduz magnitudes.
Alternativa B:
ambos os métodos sempre zeram coeficientes de variáveis colineares, resultando na exclusão automática de variáveis.
Alternativa C:
ambos os métodos geram modelos mais complexos do que a regressão linear simples, independentemente dos dados.
Alternativa D:
os métodos Lasso e Ridge utilizam exclusivamente penalização L2 para reduzir variáveis irrelevantes.
Alternativa E:
o método Lasso tende a realizar seleção de variáveis, reduzindo alguns cosficientes a zero; o Ridge apenas encolhe coeficientes, mas não os elimina.

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