12-80. Use os dados do desempenho dos times da I.NH do Exercicio

12-16. Construa moxlelos de regressao para esses dados, com os regres-

sores GF até JMI. usando os seguintes inétodos:

a) Toxlas as regressues possíveis. Encontre as equaçóes que minimizam

C. e MQ,.

b) Regressão em ctapas.

c) Selecão progressiva.

d)Eliminaçao regressiva.

e) Que modelo vocé prefere?

Passo 1

Faaaala ai gente, tudo bom?

Vamos resolver essa questão aqui rapidinho?

Bora, é tranquilo

Letra a:

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 2 , x 3 , x 9 , x 10 , x 11 , x 13 , M Q E = 5.2411
  • O melhor ajuste linear é:

    y = 457.256 + 0.182 × x 1 - 0.1866 × x 2 - 0.0375 × x 3 + + 0.256 × x 9 - 1.442 × x 10 - 4.935 × x 11 + 0.489 × x 13

  • Mínimo  C p : Mesmo modelo do de cima .  C p = 2.3646

Passo 2

Letra b:

O método de regressão por etapa (com significância α out = α i n = 0.15   dá o modelo: x 1 , x 2 , x 9 , x 13 .  

Para este modelo, temos: M Q E = 6.766 , C p = 4.006

Passo 3

Letra c:

O método de seleção progressiva (com significância α i n = 0.15   dá o modelo: x 1 , x 2 , x 9 , x 13 ,   ou seja, o mesmo que a regressão por etapa.

Passo 4

Letra d:

O método de eliminação regressiva (com significância α out = 0.1   dá o modelo: x 1 , x 2 , x 9 , x 10 , x 11 , x 13   ,ou seja, o mesmo que a regressão por etapa.

Para este modelo, temos: M Q E = 5.63 , C p = 2.378

Passo 5

Letra e:

Levando tudo em consideração, o melhor modelo parece ser x 1 , x 2 , x 9 , x 10 , x 11 , x 13   ,   eliminação progressiva. É um pouco menos complexo do que o MQE mínimo e o modelo C p (um regressor a menos), mas mantém quase o mesmo C p (leve aumento no MQE).

Resposta

  1. Mínimo  M Q E : x 1 , x 2 , x 3 , x 9 , x 10 , x 11 , x 13 , M Q E = 5.2411
  2. O melhor ajuste linear é:

    y = 457.256 + 0.182 × x 1 - 0.1866 × x 2 - 0.0375 × x 3 + + 0.256 × x 9 - 1.442 × x 10 - 4.935 × x 11 + 0.489 × x 13

    Mínimo  C p : Mesmo modelo do de cima .  C p = 2.3646

  3. x 1 , x 2 , x 9 , x 13
  4. x 1 , x 2 , x 9 , x 13
  5. x 1 , x 2 , x 9 , x 10 , x 11 , x 13 , M Q E = 5.63 , C p = 2.378
  6. x 1 , x 2 , x 9 , x 10 , x 11 , x 13
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