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Estatística · NC-UFPR · 2022

Questão comentada de Estatística

Deseja-se ajustar um modelo de regressão linear para descrever a relação linear entre velocidade do saque (variável resposta) e altura de tenistas (variável explicativa). No entanto, acredita-se que essa relação mude conforme a idade. Por isso, além da altura do jogador, será considerada na análise a faixa etária, categorizada em: jovens, adultos e idosos. O modelo de regressão linear múltipla com efeito de interação entre altura e faixa etária pode ser expresso como: y = β0 + β1x1 + ... + βkxk + ∈, ∈ ~ N(0,σ2), em que x1,...,xk denota as k variáveis a serem inseridas no modelo (eventualmente, resultantes do produto das variáveis originais). Nesse caso, k é igual a:

Gabarito: D

Quando voce inclui uma variavel categórica em regressão linear, ela não entra “do jeito bruto”. Uma categoria de 3 grupos, como jovens, adultos e idosos, precisa ser codificada em dummies. Como sempre há uma categoria de referência, 3 grupos viram 2 variáveis indicadoras. Aqui, além da altura, o enunciado pede um efeito de interação entre altura e faixa etária. Isso significa que o efeito da altura pode mudar conforme a idade. Em termos práticos, voce coloca a altura, as dummies da faixa etária e os termos de interação entre altura e cada dummy. Então o modelo fica com: 1 variável para altura + 2 dummies para idade + 2 interações altura x dummy. Somando tudo, dá 5 variáveis explicativas, isto é, k = 5. O intercepto β0 não entra nessa contagem, porque o enunciado fala apenas das variáveis x1, ..., xk. Por isso o gabarito é a letra D. A banca quer que voce reconheça a estrutura padrão de regressão com variável categórica e interação: uma categoria de referência, dummies para as demais e, depois, os termos de interação para permitir inclinações diferentes entre os grupos.

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