Sobre Modelos Lineares Generalizados (MLG), analise as afirmativas, marque V para as verdadeiras e F para as falsas. ( ) A Regressão Logística é um MLG com função de ligação Logit. Considerando a variável resposta binária Y, uma variável explicativa X e π(x) = P(Y = 1|X = x) = 1 − P(Y = 0|X = x), o modelo pode ser escrito da seguinte maneira π(x) = 1 + exp (β0+β1x)exp(β0+β1x) ( ) Um MLG possui três componentes que o definem: o componente sistemático, o componente aleatório e a função de ligação. ( ) Em geral, para estimar os parâmetros dos MLG são necessários métodos iterativos/numéricos para resolver as equações de máxima verossimilhança. A sequência está correta em

Sobre Modelos Lineares Generalizados (MLG), analise as...

Q1607538

Ano: 2016

Banca: Instituto de Desenvolvimento Educacional, Cultural e Assistencial Nacional - IDECAN

Prova: IDECAN - SEMTAS - Estatístico - 2016

Sobre Modelos Lineares Generalizados (MLG), analise as afirmativas, marque V para as verdadeiras e F para as falsas.

( ) A Regressão Logística é um MLG com função de ligação Logit. Considerando a variável resposta binária Y, uma variável explicativa X e π(x) = P(Y = 1|X = x) = 1 − P(Y = 0|X = x), o modelo pode ser escrito da seguinte maneira π(x) = $\frac{e x p ( β _{0} + β _{1} x )}{1 + e x p ( β _{0} + β _{1} x )}$

( ) Um MLG possui três componentes que o definem: o componente sistemático, o componente aleatório e a função de ligação.

( ) Em geral, para estimar os parâmetros dos MLG são necessários métodos iterativos/numéricos para resolver as equações de máxima verossimilhança.

A sequência está correta em

F, V, V.

V, F, V.

V, V, F.

V, V, V.

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