Com base no modelo clássico de regressão linear, julgue o it...

Gabarito Comentado:

Alternativa Correta: C - Certo

A questão aborda o modelo clássico de regressão linear múltipla, que é fundamental em econometria para entender o relacionamento entre uma variável dependente e diversas variáveis independentes.

Quando temos um modelo de regressão múltipla, frequentemente precisamos comparar diferentes modelos que possuem diferentes quantidades de variáveis explicativas. A escolha da melhor forma de comparação é crucial para garantir que o modelo seja estatisticamente significativo e que as variáveis incluídas realmente contribuam para explicar a variável dependente.

O R² ajustado é uma medida estatística que ajusta o R² (coeficiente de determinação) para o número de variáveis explicativas no modelo. Ele é particularmente útil quando comparamos modelos com diferentes números de variáveis porque penaliza a inclusão de variáveis que não melhoram a explicação da variabilidade dos dados. Portanto, ele fornece uma maneira mais precisa de avaliar a qualidade de um modelo em relação a outro.

Resumo teórico:

1. **R² (Coeficiente de determinação):** Mede a proporção da variância na variável dependente que é previsível a partir das variáveis independentes.

2. **R² ajustado:** Leva em conta o número de variáveis independentes e ajusta o R², reduzindo-o se as variáveis adicionais não melhorarem o modelo. Essa é a métrica correta para comparar modelos com diferentes números de variáveis explicativas.

Portanto, como o enunciado sugere a análise do R² ajustado para comparação de modelos com diferentes quantidades de variáveis, a assertiva está correta.

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O R-quadrado ajustado compara o poder explicativo dos modelos de regressão que contêm diferentes números de preditores. (fonte: https://blog.minitab.com/pt/analise-de-regressao-multipla-use-o-r-quadrado-ajustado-e-o-r-quadrado-predito-para-incluir-o-numero-correto-de-variaveis)

Logo, a resposta é certo