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Na aplicação de modelos lineares com mais de uma variável...
Na aplicação de modelos lineares com mais de uma variável explicativa, a Multicolinearidade é um problema que geralmente ocorre. Para medir o grau de multicolinearidade, pode-se utilizar a matriz de correlações que mede a dependência linear de primeira ordem entre as variáveis explicativas. Utilizando essas informações, relacione as colunas e assinale a alternativa com a sequência correta.
1. Multicolinearidade Perfeita.
2. Ausência de Multicolinearidade.
3. Alto Grau de Multicolinearidade.
4. Baixo Grau de Multicolinearidade.
( ) Se isso ocorrer, o coeficiente de uma variável vai depender da outra, não refletindo, assim, o efeito individual da variável à qual está associado, mas somente um efeito parcial ou marginal, condicionado a outra variável.
( ) Se isso ocorrer, o coeficiente de uma variável não irá depender da outra, situação perfeita para a aplicação da análise de regressão múltipla.
( ) Nesse caso, é impossível estimar o vetor de parâmetros porque a matriz X'X tem o determinante igual a zero; logo, não possui inversa.
( ) Quando as variáveis não estão correlacionadas entre si, a matriz X'X é diagonal.
A
1 – 2 – 3 – 4.
B
2 – 3 – 4 – 1.
C
3 – 4 – 1 – 2.
D
4 – 2 – 3 – 1.
E
2 – 3 – 1 – 4.