Em um modelo de regressão polinomial de segundo grau, a relação entre a variável dependente Y e a variável independente X é modelada como: Y=β0+β1 X+β2 X²+ε
Diante disto, assinale a alternativa que apresenta uma afirmação correta sobre esta regressão polinomial.

Question

Em um modelo de regressão polinomial de segundo grau, a relação entre a variável dependente Y e a variável independente X é modelada como: Y=β0+β1 X+β2 X²+ε 
Diante disto, assinale a alternativa que apresenta uma afirmação correta sobre esta regressão polinomial.  Alternativa A: A análise de regressão polinomial de segundo grau não é útil para modelar relações não-lineares entre a variável dependente e a variável independente.  Ou Alternativa B: As regressões polinomiais de grau dois sempre geram resultados mais adequados e confiáveis do que modelos logarítmicos.  Ou Alternativa C: O coeficiente β 2 em um modelo de regressão polinomial de segundo grau não afeta a forma da curva de ajuste, apenas a inclinação da reta de regressão.  Ou Alternativa D: A regressão polinomial de segundo grau sempre produzirá uma linha reta.  Ou Alternativa E: A inclusão de termos polinomiais em um modelo de regressão pode melhorar o ajuste aos dados, mas também pode aumentar o risco de sobreajuste (overfitting), especialmente se o grau do polinômio for muito alto.

Instituto de Desenvolvimento e Capacitação · Accepted Answer

Alternativa [E] A inclusão de termos polinomiais em um modelo de regressão pode melhorar o ajuste aos dados, mas também pode aumentar o risco de sobreajuste (overfitting), especialmente se o grau do polinômio for muito alto.

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Em um modelo de regressão polinomial de segundo grau, a rela...

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