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Questão de Estatística — Modelos lineares — IMPARH 2025

EstatísticaModelos lineares
Código
qg536120
Banca
IMPARH
Órgão
CGM de Fortaleza - CE
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Controle Interno - Área 5 (Estatística)
O que são resíduos em uma análise de regressão linear e por que eles são importantes?
  1. AResíduos são as diferenças entre os valores observados e os valores ajustados pelo modelo de regressão; e são importantes para avaliar a adequação do modelo.
  2. BResíduos são os valores máximos e mínimos dos dados ajustados pelo modelo e indicam a precisão do ajuste.
  3. CResíduos representam a variabilidade dos coeficientes de regressão e são usados para calcular os intervalos de confiança dos parâmetros.
  4. DResíduos são os valores previstos pelo modelo de regressão e são utilizados para prever novos valores.
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GabaritoA — Resíduos são as diferenças entre os valores observados e os valores ajustados pelo modelo de regressão; e são importantes para avaliar a adequação do modelo.

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