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Um pesquisador está construindo um modelo de regressão múltipla para prever o nível de ...
Um pesquisador está construindo um modelo de regressão múltipla para prever o nível de glicose no sangue (Y) a partir das seguintes variáveis explicativas: idade (X1), IMC (X2), horas de atividades físicas (X3), horas de sono (X4) e consumo diário de açúcar (X5).
Sobre os métodos de seleção de variáveis, assinale a alternativa correta.
A
O método stepwise (regressão em etapas) combina as etapas de adição e remoção de variáveis, podendo incluir uma variável em um passo e removê-la em outro.
B
O método forward (seleção progressiva) inicia com o modelo simples do tipo y = β0 + βixi em que xi é qualquer uma das cinco variáveis explicativas, escolhida pelo pesquisador.
C
O modelo global, y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 + β5x5, será sempre o melhor modelo a ser selecionado, pois terá sempre o maior R².
D
No método backward (eliminação regressiva), o modelo começa vazio e as variáveis são adicionadas uma a uma, escolhendo sempre aquele com melhor ajuste do modelo.
E
O critério de informação de Akaike (AIC) não penaliza modelos com muitos parâmetros, portanto, modelos com maior valor de AIC são preferíveis.