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Utilizando um modelo de regressão linear simples para relacionar o peso de veículos com...
Utilizando um modelo de regressão linear simples para relacionar o peso de veículos com seu consumo de combustível, um analista realizou a análise de variância (ANOVA) e obteve um valor F bastante elevado, com p-valor muito próximo de zero.
Nessa situação hipotética,
A
o resultado indica que exatamente 50% da variação no consumo pode ser explicada pelo peso do veículo, pois a estatística F mede a proporção de variância explicada em escala percentual.
B
o valor F elevado indica a existência de muita variabilidade nos dados, que não pode ser explicada pelo modelo, o que sugere que o peso não é uma boa variável explicativa para o consumo.
C
um valor F muito alto é sempre problemático e indica que o modelo está superajustado aos dados, devendo ser descartado e substituído por um modelo mais simples.
D
o valor F elevado com p-valor próximo de zero indica que o modelo de regressão como um todo é estatisticamente significativo, ou seja, a variável peso ajuda a explicar a variação no consumo de combustível.
E
o p-valor próximo de zero significa que praticamente não há relação entre peso e consumo, pois a probabilidade de associação entre as variáveis é quase nula.