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Um dos objetivos mais importantes de um modelo é a sua capacidade de previsão, ou seja, sua habilidade de estimar uma resposta para uma pergunta específica usando uma função apropriada. Existem muitos tipos diferentes de modelos estatísticos disponíveis, cada um projetado para analisar dados específicos e fornecer informações úteis sobre eles.
Sobre o Modelo Linear Generalizado (GLM), analise as afirmativas a seguir:
I. O Modelo Linear Generalizado só pode ser usado para dados com distribuição normal.
II. O Modelo Linear Generalizado é sempre mais preciso do que o Modelo Linear.
III. No software R, ao utilizar o comando glm( ), é possível criar um modelo estatístico a partir dos dados fornecidos.
IV. O Modelo Linear Generalizado (GLM) é um tipo de modelo estatístico que estende o Modelo de Regressão Linear para acomodar uma variedade de tipos de variáveis resposta, incluindo variáveis binárias, contagens e valores discretos.
É correto o que se afirma em:
Alternativas
Alternativa 1:
I e II, apenas.
Alternativa 2:
II e IV, apenas.
Alternativa 3:
III e IV, apenas.
Alternativa 4:
II, III e IV, apenas.
Alternativa 5:
I, II, III e IV.
Sagot :
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