Enunciado
Probabilidade e Estatística - Montgomery - Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros- Ed: 4º - Capítulo 12.Exercícios - Ex. 83
12-83. Considere os dados de comsumo de gasolina do Exetcicto 12-5.
Construa modelos de regressão para os dados provenientes dos regres-
sores numérnicos. usando as seguintes técnicas:
a) Todas as regressões possíveis.
b)Regressáo em etapas.
c) Selecão progressiva.
d)Eliminação regressiva.
e) Comente os vários mmodeks obtidos. Que modelo vocé prefere? Por que?
f)Construa agora variável indicadora para srans e csd e alicione-as à
Iista de regressores. Repita a construção do modelo para os itens
anteriores. A sua conclusão no item ie) muda?
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:
O melhor ajuste linear é:
O melhor ajuste linear é:
Passo 2
Letra b:
O método de regressão por etapa (com significância dá o modelo:
Para este modelo, temos:
Passo 3
Letra c:
O método de seleção progressiva (com significância dá o modelo:ou seja, o mesmo que a regressão por etapa.
Passo 4
Letra d:
O método de eliminação regressiva (com significância dá o modelo:,
Para este modelo, temos:
Passo 5
Letra e:
Agora construímos as 4 variáveis fictícias (2 para codificar 3 níveis de variável mais 2 para para contabilizar os regressores categóricos. O modelo nos leva a:
Passo 6
Letra f:
Agora construímos as 4 variáveis fictícias (2 para codificar 3 níveis de variável mais 2 para para contabilizar os regressores categóricos. Vamos nomear essas variáveis respectivamente. A construção do modelo agora produz o seguinte:
Resposta
O melhor ajuste linear é:
O melhor ajuste linear é: