Em um modelo de regressão polinomial de segundo grau, a relação entre a variável dependente Y e a variável independente X é modelada como: Y=β 0 +β 1 X+β 2 X²+ε Diante disto, assinale a alternativa que apresenta uma afirmação correta sobre esta regressão polinomial.

A análise de regressão polinomial de segundo grau não é útil para modelar relações não-lineares entre a variável dependente e a variável independente.

As regressões polinomiais de grau dois sempre geram resultados mais adequados e confiáveis do que modelos logarítmicos.

O coeficiente β 2 em um modelo de regressão polinomial de segundo grau não afeta a forma da curva de ajuste, apenas a inclinação da reta de regressão.

A regressão polinomial de segundo grau sempre produzirá uma linha reta.

A inclusão de termos polinomiais em um modelo de regressão pode melhorar o ajuste aos dados, mas também pode aumentar o risco de sobreajuste (overfitting), especialmente se o grau do polinômio for muito alto.

Questão 3308108

Estatística · 2024

Questão

ID 3308108

Disciplina: Estatística

Assunto: Aspectos Teóricos

Ano: 2024 Banca: IDCAP - Instituto de Desenvolvimento e Capacitação Órgão: Prefeitura Municipal de Serra

Em um modelo de regressão polinomial de segundo grau, a relação entre a variável dependente Y e a variável independente X é modelada como:

Y=β₀+β₁X+β₂ X²+ε

Diante disto, assinale a alternativa que apresenta uma afirmação correta sobre esta regressão polinomial.

Alternativa A:
A análise de regressão polinomial de segundo grau não é útil para modelar relações não-lineares entre a variável dependente e a variável independente.
Alternativa B:
As regressões polinomiais de grau dois sempre geram resultados mais adequados e confiáveis do que modelos logarítmicos.
Alternativa C:
O coeficiente β₂ em um modelo de regressão polinomial de segundo grau não afeta a forma da curva de ajuste, apenas a inclinação da reta de regressão.
Alternativa D:
A regressão polinomial de segundo grau sempre produzirá uma linha reta.
Alternativa E:
A inclusão de termos polinomiais em um modelo de regressão pode melhorar o ajuste aos dados, mas também pode aumentar o risco de sobreajuste (overfitting), especialmente se o grau do polinômio for muito alto.

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Questão 3308108

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