Questão FC365892
A partir de sua base de dados, um advogado está analisando a relação entre o valor das indenizações (indenizacao) e duas variáveis explicativas – tempo de litígio em anos (litigio)
Estatística Computacional
Instituto Consulplan · 2025
A partir de sua base de dados, um advogado está analisando a relação entre o valor das indenizações (indenizacao) e duas variáveis explicativas – tempo de litígio em anos (litigio) e número de testemunhas no processo (testemunhas). Ele utiliza o seguinte código em R, onde ajusta um modelo de regressão linear múltipla usando sua base de dados armazenada no objeto dados e faz algumas análises adicionais:
modelo <- lm(indenizacao ~ litigio + testemunhas, data = dados)
summary(modelo)
vif(modelo)
plot(modelo)
Com base no código descrito, assinale a afirmativa INCORRETA.
- A função lm não pode ser utilizada para o ajuste de um modelo de regressão logística.
- O comando vif(modelo) é utilizado para verificar se há multicolinearidade entre as variáveis explicativas.
- Se for de interesse incluir a interação entre as variáveis litigio e testemunhas, pode ser utilizado o comando modelo <- lm(indenizacao ~ litigio*testemunhas, data = dados) .
- O gráfico de diagnóstico criado por plot(modelo) permite visualizar graficamente possíveis problemas com os resíduos do modelo, como a não normalidade e pontos de influência.
- O comando summary(modelo) fornece um resumo do ajuste do modelo, incluindo os coeficientes estimados e seus respectivos valores-p, além da estatística do teste de heterocedasticidade dos resíduos.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Resumo() do R, chamado via summary(modelo), apresenta os coeficientes estimados, seus erros-padrão, estatísticas t e valores-p, o \(R^2\), o erro padrão dos resíduos e a estatística F do ajuste. Esses resultados informam sobre a magnitude, direção e significância dos parâmetros e a qualidade ajustada do modelo.
No entanto, summary não realiza testes formais de heterocedasticidade (isto é, não avalia se \(\mathrm{Var}(\varepsilon_i)\) é constante). Para esse fim é preciso usar procedimentos específicos, por exemplo o bptest() (teste de Breusch‑Pagan) do pacote lmtest, o ncvTest() do pacote car ou estimadores de variância robusta (ex.: vcovHC() do pacote sandwich).
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