Considere o segunte gráfico de dispersão entre duas variáveis. Além do gráfico de dispersão, foram ajustados dois modelos estatísticos.
Fonte: o autor.
Levando em consideração as informações no gráfico, analise as afirmações a seguir e a relação existente entre elas.
I - O gráfico exibe um ajuste perfeito de ambos os modelos estatísticos ajustados
PORQUE
II - As linhas que representam os modelos estão, aparentemente, seguindo uma direção próxima à distribuição dos dados.
Alternativas
Alternativa 1:
As afirmações I e II são falsas.
Alternativa 2:
A afirmação I é verdadeira, e a afirmação II é falsa.
Alternativa 3:
A afirmação I é falsa, e a afirmação II é verdadeira.
Alternativa 4:
As afirmações I e II são verdadeiras, e a afirmação II é uma justificativa correta para a afirmação I.
Alternativa 5:
As afirmações I e II são verdadeiras, mas a afirmação II não é uma justificativa correta para a afirmação I.
Fonte: o autor.
Levando em consideração as informações no gráfico, analise as afirmações a seguir e a relação existente entre elas.
I - O gráfico exibe um ajuste perfeito de ambos os modelos estatísticos ajustados
PORQUE
II - As linhas que representam os modelos estão, aparentemente, seguindo uma direção próxima à distribuição dos dados.
Alternativas
Alternativa 1:
As afirmações I e II são falsas.
Alternativa 2:
A afirmação I é verdadeira, e a afirmação II é falsa.
Alternativa 3:
A afirmação I é falsa, e a afirmação II é verdadeira.
Alternativa 4:
As afirmações I e II são verdadeiras, e a afirmação II é uma justificativa correta para a afirmação I.
Alternativa 5:
As afirmações I e II são verdadeiras, mas a afirmação II não é uma justificativa correta para a afirmação I.
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Resposta:
marquei alternativa A por falar sobre 'ambos' modelos e não possso ter certeza disso visto que o modelo quadrático parece estar se ajustando melhor aos dados que o modelo linear log
e a justificativa também não considerei verdadeira porque não se trata de um grafico de qq(quantil quantil) que se analisaria a distribuição dos dados ou dos residuos.
Explicação passo a passo:
AJUSTE(FIT) = Quão consistentes as predições são em relação ao observado. Usado para descrever quão bem os dados são preditos por um dado modelo, ou quão bem os modelos são preditos pelos
dados disponíveis.
Por falar sobre 'ambos' modelos, não posso ter certeza disso visto que o modelo quadrático parece estar se ajustando melhor aos dados que o modelo linear log e na II- não seria justificativa também, já que na minha avaliação não considerei verdadeira porque não se trata de um gráfico de qq (quantil quantil) que se analisaria a distribuição dos dados ou dos resíduos.