12-77. Considere os dados de modulação na taixa cinza do Exereicio

12-13. Use a faixa útil como a resposta. Construa modelos de regressão

para os dados. usando as seguintes técnicas:

a) Todas as regressões possíveis.

b) Regressão em etapas.

c) Selecao progressiva.

d) Eliminação regressiva.

e) Comente a respeito dos vários modelos obtidos. Que modelo vocé

pretere? Por que?

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  e  x 2 .

Primeiro, temos a abordagem de todas as regressões.

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

  • Mínimo  M Q E : x 1 , x 3 , x 4 , M Q E = 0.725071
  • O melhor ajuste linear é:

    y = 2.419 + 0.553 × x 1 + 0.479 × x 3 - 0.123 × x 4

  • Mínimo  C p : x 3 , x 4 , C p = 1.646

O melhor ajuste linear é:

y = 4.656 + 0.511 × x 3 - 0.124 × x 4

Para este modelo     M Q E = 0.731734

Passo 2

Os métodos de seleção para progressiva, eliminação regressiva e regressão por etapa, todos escolhem o modelo com mínimo C p , ou seja, x 3 , x 4

Levando tudo em consideração, o melhor modelo parece ser x 3 , x 4   uma vez que a grande maioria dos métodos testados o escolhe. O único competidor é x 1 , x 3 , x 4 ,   mas este modelo é mais complexo (1 regressor extra) e traz apenas uma diminuição modesta em MQE.

Resposta

Todos os métodos que têm x 2   são o melhor modelo.

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