12-82. Considere os dados de arsénio do Exercicio 12-10. Use arsénio

nas unhas como a resposta e. como regressores. idadc. uso para água de

beber e uso para água de cozinhar. Construa modelos de regressão para

a) Todas as regressoes possíveis.

b) Regressáo em etapas.

c) Seleção progressiva.

d) Eliminacão regressiva.

e) Comente os vários modelos obtidos. Que modelo vocé prefere' Porque?

f) Construa agrora tuma variável indicadora e adicione o sexo da pessoa

à lista de regressores. Repita a construção do modelo para os itens

anteriores. A sua conelusão no item tel muda?

Passo 1

Faaaala ai gente, tudo bom?

Vamos resolver essa questão aqui rapidinho?

Bora, é tranquilo

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 , M Q E = 10.4886
  • O melhor ajuste linear é:

    y = - 50.3588 + 0.671 × x 1 + 1.295 × x 2

  • Mínimo  C p :  De novo  x 1 , x 2 , C p = 2.94733

Passo 2

Os métodos de seleção progressiva, eliminação regressiva e regressão por etapa escolhem o mesmo modelo, ou seja, x 1 , x 2 .

Levando tudo em consideração, o melhor modelo parece ser x 1 , x 2

Para a parte final, não há observações influentes (aquelas para as quais D i > 1 . O maior que atua é para a 21ª observação :     D 21 = 0.692 < 1

Resposta

Todas as regressões

Mínimo  M Q E : x 1 , M Q E = 10.4886

Mínimo  C p :  De novo  x 1 , x 2 , C p = 2.94733

Outros métodos fornecem um modelo vazio (constante). Nenhum regressor é significativo, portanto, este é o melhor modelo. Nada muda

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