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Com o intuito de investigar a probabilidade p de um cliente solicitante de crédito se t...
Com o intuito de investigar a probabilidade p de um cliente solicitante de crédito se tornar inadimplente (Y = 1), uma instituição bancária coletou dados de antigos clientes e ajustou um modelo de regressão logística com quatro variáveis explicativas: sexo (variável que assume o valor 0 para Masculino e 1 para Feminino); idade (variável medida em anos); salário (variável medida em milhares de reais); e, classificação interna do cliente (variável medida nas categorias Bronze, Prata e Ouro, sendo Ouro a categoria de referência). Os resultados obtidos após o ajuste do modelo são apresentados na tabela a seguir, tendo-se considerado a função de ligação canônica associada a uma variável aleatória com distribuição Bernoulli com parâmetro p:
Coeficiente | Estimativa | p-valor | exp(Estimativa) |
Constante | 1,447 | 0,000 | 4,249 |
Sexo(Feminino) | 0,287 | 0,001 | 1,332 |
Idade | 0,071 | 0,013 | 1,074 |
Salário | –0,374 | 0,000 | 0,688 |
Classificação(Prata) | 0,469 | 0,299 | 1,598 |
Classificação(Bronze) | 1,113 | 0,039 | 3,043 |
Considerando os dados fornecidos, assinale a afirmativa correta.
A
Fixadas as demais variáveis, a cada ano acrescido na idade implica 7,1% de aumento na probabilidade do cliente se tornar inadimplente.
B
A chance de um cliente do sexo Feminino se tornar inadimplente é necessariamente 33,2% maior do que um cliente do sexo Masculino.
C
A chance de clientes da categoria Bronze se tornarem inadimplentes é cerca de 3 vezes maior em relação aos clientes da categoria Ouro, fixadas todas as demais variáveis.
D
Mantendo as demais variáveis constantes, caso o salário do cliente solicitante do crédito sofra um aumento de 1.000 reais, a chance dele se tornar inadimplente irá diminuir 0,688.
E
Há evidência estatística, com 5% de significância, de que os clientes da categoria Ouro apresentam uma probabilidade de se tornarem inadimplentes menor do que os clientes das demais categorias da variável Classificação.