Enunciado
Probabilidade e Estatística - Walpole - Probabilidade e Estatística para Engenharia e Ciências- Ed: 8º - Capítulo 12.Exercícios - Ex. 44
Para o conjunto de dados do Exercício 12.16, a
resposta pode ser explicada adequadamente pelas duas
variáveis regressoras? Discuta.
Passo 1
Saaaalve, tranquilo? Vamos lá resolver mais uma questão juntos?! 😊
Aqui temos que verificar a adequação do modelo completo e do modelo restrito para o problema dado.
A saída do MINITAB após restringir a variável é dada abaixo:A equação de regressão é
Análise da Fonte de VariânciaDF SS MS F PRegressão Erro Residual 16198741242Total 1826941
No modelo acima ajustado o valor r-quadrado ajustado é 17, ou seja, o modelo só pode explicar as variações na resposta. Por isso, podemos dizer que o modelo não é nada bom para uma análise mais aprofundada.
Passo 2
Agora, o abaixo é dado a saída MINITAB do modelo após a restrição da variável . A equação de regressão é
Preditor Coef SE Coef tP Constante
Análise da Fonte de VariânciaDF SS MS F PRegressão Erro Residual 16185861162Total 1826941
A partir do modelo ajustado acima, podemos observar que o valor r-quadrado ajustado é , ou seja, apenas as variações na resposta podem ser explicadas pelo modelo ajustado acima. Este modelo também não está à altura da marca para uma análise mais aprofundada.
Passo 3
A saída MINITAB para modelo restrito após restringir a variável é dada abaixo:
A equação de regressão é
Predictor Coef SE Coef T PConstant Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression Residual Error 16203611273Total 1826941
Passo 4
No modelo ajustado acima, o valor -quadrado ajustado é 15 . Este modelo também não é bom o suficiente para a previsão. O modelo completo do MINITAB para o problema fornecido é fornecido abaixo. A equação de regressão é
Análise da Fonte de VariânciaDF SS MS F PRegressão Erro Residual 15184821232Total 1826941
O modelo completo também não é bom o suficiente para previsão, pois seu valor -quadrado ajustado é apenas . Portanto, observamos que nenhum dos modelos ajustados acima é bom o suficiente para a previsão.
Resposta
Resposta nos passos.