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Enunciado

Probabilidade e Estatística - Montgomery - Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros- Ed: 4º - Capítulo 12.Exercícios - Ex. 74

12-74.Considere os dados de energia eletrica do Exercicio 12-4. Cons-

trua modelos de regressão para os dados, usando as seguintes técnicas:

a) Todas as regressie's possiveis. Encontre as equaçoes que minimizam

C,e MQr.

b)Regressão cm ctapas.

c) Seleçào progressiva.

d) Eliminação regressiva.

e) Comente os vários modelos obtidos. Que molelo voce prefere?

Passo 1

Faaaala ai gente, tudo bom?

Vamos resolver essa questão aqui rapidinho?

Bora, é tranquilo

As variáveis ​​do regressor neste exercício serão rotuladas como x 1  até  x 4 . Primeiro, temos a abordagem de todas as regressões.

Uma vez que existem muitos modelos, vamos mostrar apenas aqueles que têm o melhor desempenho:

  • Variáveis:  x 1 , x 2 , x 3 , M Q E : 134.6 , C p : 3.75106
  • Variáveis:  x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , M Q E : 138.923 , C p : 5
  • Variáveis:  x 1 , x 2 , M Q E : 145.743 , C p : 3.44181

Vemos que os melhores modelos são:

  • Mínimo  M Q E : x 1 , x 2 , x 3 , M Q E = 134.6
  • Mínimo  C p : x 1 , x 2 , C p = 3.44181

    • Os métodos de seleção progressiva, eliminação regressiva e regressão em etapas, todos escolhem o modelo com C p   mínimo, ou seja   x 1 , x 2   .

    Passo 2

    Levando tudo em consideração, o melhor modelo parece ser   x 1 , x 2 , uma vez que a grande maioria dos métodos testados o escolhe. O único competidor é o modelo completo, mas este modelo é muito mais complexo (mais 2 regressores) e traz apenas uma diminuição modesta em M Q E .

    A melhor linha de modelo é a seguinte:

    y = 3.916 + 9.882 × x 1 + 0.573 × x 2

    Resposta

    Todas as regressões:

  • Mínimo  M Q E : x 1 , x 2 , x 3 , M Q E = 134.6
  • Mínimo  C p : x 1 , x 2 , C p = 3.44181

Outros métodos:  x 1 , x 2

Decisão final:  x 1 , x 2

Resposta

Ei, a resposta está no passo a passo :)

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