Qual das seguintes afirmações sobre modelagem linear é verdadeira?
(A) -
uma reta pode ser usada para representar uma relação não linear entre duas variáveis.
(B) -
o coeficiente angular de uma reta descreve a inclinação da reta.
(C) -
o intercepto de uma reta representa o valor de uma variável quando a outra variável é zero.
(D) -
a correlação indica se existe uma relação linear entre duas variáveis.
(E) -
o coeficiente de determinação mede a precisão do modelo linear.
Explicação
O coeficiente de determinação mede a precisão do modelo linear, ou seja, quanto o modelo se ajusta aos dados observados. ele varia de 0 a 1, onde 0 indica que o modelo não se ajusta aos dados e 1 indica que o modelo se ajusta perfeitamente aos dados.
Análise das alternativas
As demais alternativas são falsas:
- (a): uma reta não pode representar uma relação não linear entre duas variáveis.
- (b): o coeficiente angular de uma reta descreve a inclinação da reta.
- (c): o intercepto de uma reta representa o valor de uma variável quando a outra variável é zero.
- (d): a correlação indica se existe uma relação linear entre duas variáveis, mas não mede a precisão do modelo linear.
Conclusão
O coeficiente de determinação é um indicador importante da precisão de um modelo linear. ele ajuda a determinar quão bem o modelo representa os dados observados e quão confiável é para fazer previsões.