Considere o código na linguagem de programação R a seguir: ...
Y<-c(12,3,11,1,13,20,2,25,26,15) #linha 1
X1<-c(18,16,25,12,20,35,17,25,39,20) #linha 2
X2<-c(2,3,2,3,3,2,1.5,5,1,2.5) #linha 3
dados<-data.frame(cbind(Y,X1,X2)) #linha 4
modelo<-lm(Y~X1+X2,data=dados) #linha 5
summary(modelo) #linha 6 x_novo = data.frame(X1=13,X2=3) #linha 7
predict( modelo,x_novo,interval="confidence") #linha 8
predict(modelo,x_novo,interval="prediction") #linha 9
É correto afirmar que a linha
Comentários
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A) 5 gera um gráfico de dispersão para os valores Y, X1 e X2.
Incorreta - A linha 5 ajusta um modelo de regressão linear. Não cria gráfico.
B) 7 exclui do conjunto de dados os valores X1 = 13 e X2 = 3.
Incorreta - A linha 7 apenas cria um novo data.frame para predição. Nada é excluído.
C) 5 gera um modelo de regressão logística tendo Y como variável resposta.
Incorreta - O modelo ajustado é de regressão linear, não logística. A função lm() é para modelos lineares.
D) 6 gera um histograma com as distribuições de Y, X1 e X2.
Incorreta - A linha 6 mostra o resumo estatístico do modelo, incluindo coeficientes, erro padrão, R², etc., mas não gera gráfico.
E) 8 fornece um intervalo de confiança de 95% para a estimativa da resposta média de Y dado os valores X1 = 13 e X2 = 3.
Correta - A função predict(...,interval="confidence") retorna um intervalo de confiança para a média esperada de Y, dado X1 = 13 e X2 = 3.
Gabarito E
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