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Questão FC372073

Considere as linhas de comando da linguagem R a seguir: install.packages(c("readxl","tidyverse","expm","matlib")) #linha 1 lapply(c("readxl","tidyverse","expm","matlib"),require,ch

Estatística Computacional

FCC · 2022

Considere as linhas de comando da linguagem R a seguir:

 

install.packages(c("readxl","tidyverse","expm","matlib")) #linha 1
lapply(c("readxl","tidyverse","expm","matlib"),require,character.only = TRUE) #linha 2
DADOS <- data.frame(read_excel("C:/Users/fulano/Documents/dados.xlsx")) #linha 3
Modelo <- lm(Altura~Peso,DADOS) #linha 4
predict(Modelo, data.frame(Peso = c(70, 80, 90))) #linha 5
M1<-matrix(c(1,-0.3,-0.3,1.1,0,1,3,4,1,0,-1,4,-6,2),nrow=7,ncol=2,byrow=TRUE) #linha 6
M2 <- matrix(c(1,-0.3,1,3),nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE) #linha 7
Matriz_Final<-M1%*%M2 #linha 8
setwd('C:/Users/fulano/Documents/dados') #linha 9
write.csv(Matriz_Final, "Matriz_Final.csv", row.names = FALSE) #linha 10

 

A respeito das linhas de comando, executadas na sequência das linhas enumeradas, é correto afirmar que o comando da linha

  1. 5 executa, a partir do modelo adotado, previsões da altura para os pesos 70, 80 e 90.
  2. 8 fornece “Matriz_Final” como resultado os autovalores das matrizes M1 e M2.
  3. 5 exclui dos dados as observações 70, 80 e 90 referentes aos pesos.
  4. 9 grava os dados de “Matriz_Final” no diretório “C:/Users/fulano/Documents/dados”.
  5. 4 utiliza as observações de altura e peso do conjunto de observações “DADOS” para gerar um histograma dos pesos nomeado “Modelo”.
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Gabarito

A

Comentário do professor

O comando predict() aplicado como predict(Modelo, data.frame(Peso = c(70, 80, 90))) gera as previsões da variável resposta do modelo ajustado.

Como Modelo foi estimado por lm(Altura ~ Peso, DADOS), o objeto contém os coeficientes \(\beta_0\) e \(\beta_1\). A função predict usa esses coeficientes para calcular, para cada valor de Peso fornecido em newdata, a previsão \(\hat{Altura} = \beta_0 + \beta_1 \cdot Peso\).

É necessário que o argumento newdata seja um data.frame com a mesma nomeação da variável preditora (aqui, Peso); o resultado retornará três valores numéricos correspondentes, na ordem, aos pesos 70, 80 e 90.

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