“A análise de resíduos de um modelo de regressão linear
múltipla pode ser utilizada para verificar se o modelo se
adequa aos dados. Nesse sentido, gráficos e testes ajudam
a identificar discrepâncias entre os valores observados da
variável resposta e os valores preditos pelo modelo." De
acordo com o trecho anterior, marque V para as afirmativas
verdadeiras e F para as falsas.
( ) Quando os pontos do diagrama de dispersão do resí-
duo padronizado versus variável explicativa apresentar
uma tendência, a inclusão do logaritmo da variável
explicativa pode melhorar o modelo.
( ) Quando os pontos do diagrama de dispersão do resí-
duo versus variável omitida no modelo apresentar
uma tendência linear, a inclusão da variável omitida
pode melhorar o modelo.
( ) Quando o desenho esquemático (boxplot) dos resí-
duos padronizados apresentar observações além dos
limites superior ou inferior, existe uma forte indicação
da presença de outliers que devem ser investigados.
( ) Quando o desenho esquemático dos resíduos tem a
distância entre a mediana e o primeiro quartil e a
distância entre a mediana e o terceiro quartil bem distintas,
existe uma forte indicação de que a distribuição
das observações são assimétricas e o componente
aleatório do modelo pode não ter distribuição normal.
( ) A suposição de homocedasticidade dos resíduos pode
ser avaliada através de: teste de Levéne; teste de
Brown & Forsythe; gráfico de resíduos versus valores
preditos pelo modelo; gráfico do resíduo versus cada
uma das variáveis incluídas no modelo.
A sequência está correta em
