Questões de concurso - Estatística - Cálculo de probabilidades - Resolva Mais

EXERCÍCIOS - Exercício 1

(UFAC 2019)

Considere que duas variáveis Y _i e x _i se relacionam de acordo com um modelo de regressão em que Y _i é a variável resposta , x _i a variável preditora . Uma hipótese razoável é que Y _i = ƒ ( α , β | x _i ) + e _i em que e _i são os erros supostamente normais, independentes, com média zero e variância constante, α e β são parâmetros populacionais fixos (constantes). Sabe-se que, dependendo da forma com que estes parâmetros populacionais aparecem no modelo através da função ƒ ( α , β | x _i ), o modelo será classificado em linear ou não linear nos parâmetros. Abaixo assinale a única alternativa para qual a função ƒ ( α , β | x _i ) indicaria um modelo de regressão que não é linear nos parâmetros.

A) ƒ(α, β | x _i ) = α + β x _i .

B) ƒ(α, β | x _i ) = α x _i + βx _i ₊₁ .

C) ƒ(α, β | x _i ) = α + β x _i ² .

D) ƒ(α, β | x _i ) = α + βx _i + β x _i ² .

E) ƒ(α, β | x _i ) = 1 /( 1 + β e ^{α x _i} ).

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