Em análise de dados estatísticos eficazes, os Modelos Lineares Generalizados (MLG) se tornam relevantes ou centrais em pesquisas, assim dizendo, por serem uma poderosa ferramenta de síntese e uma extensão notável de modelos de regressão familiares, como os modelos lineares. A respeito dos MLG, observe as afirmativas a seguir. I. Fraudes ocorridas em empréstimos consignados podem ser estudadas como variáveis categórigas. II. Esse modelo é aplicado em conjunto com a regressão linear em variáveis quantitativas normalmente distribuidas. III. Além da distribuição normal, existem outros tipos de modelos que podem ser analisados com MLG por reunir outros modelos. IV. Ser uma distribuição da família exponencial é uma condição sine qua non, por definição, para a utilização do MLG. Assinale a alternativa correta.
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As afirmativas III e IV estão certas. O MLG expande as capacidades dos modelos de regressão tradicionais, adaptando-se a diversas distribuições de dados, como binomial, Poisson e gama. A escolha da família de distribuição é crucial e não precisa ser necessariamente exponencial.
A flexibilidade do modelo linear generalizado
A flexibilidade relacionada a sua distribuição, torna o modelo relevante para análise de dados com diferentes características, sendo útil em pesquisas que envolvem respostas variadas, como binárias, de contagem e proporções.
Por exemplo, ele pode ser usado para analisar a taxa de sucesso de diferentes tratamentos médicos em um estudo clínico, onde a variável de interesse é binária (sucesso ou falha).
Analisando as demais afirmativas:
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#SPJ1
Resposta:
A Explicação do colega acima está correta, mas não existe uma alternativa apenas com as afirmativas III e IV.
Pelo AVA, o correto são as afirmativas I, III e IV.
Explicação:
Conferido no AVA.