Na regressão linear múltipla, quando podemos afirmar que há multicolinearidade entre as variáveis independentes?
a) Quando a variável dependente possui alta correlação com a variável resposta.
b) Quando a variância dos erros é alta em relação à variância dos resíduos.
c) Quando as variáveis independentes apresentam correlação significativa entre si.
d) Quando a variável dependente possui alta variância.
a) Quando a variável dependente possui alta correlação com a variável resposta.
b) Quando a variância dos erros é alta em relação à variância dos resíduos.
c) Quando as variáveis independentes apresentam correlação significativa entre si.
d) Quando a variável dependente possui alta variância.
Passo 1
O enunciado trata de regressão linear múltipla e pergunta em que situação podemos afirmar que existe multicolinearidade entre as variáveis independentes.
Passo 2
Multicolinearidade ocorre quando duas ou mais variáveis explicativas (independentes) estão fortemente correlacionadas entre si, dificultando a estimativa única e estável dos coeficientes da regressão.
Passo 3
Analisando as alternativas:
a) fala da correlação entre dependente e resposta (não faz sentido, já que “variável resposta” é a própria dependente).
b) compara variância de erros e resíduos (conceitos mal definidos e não ligados à multicolinearidade).
c) diz que as variáveis independentes apresentam correlação significativa entre si, o que é justamente a definição de multicolinearidade.
d) trata da variância da variável dependente (irrelevante para multicolinearidade).
a) fala da correlação entre dependente e resposta (não faz sentido, já que “variável resposta” é a própria dependente).
b) compara variância de erros e resíduos (conceitos mal definidos e não ligados à multicolinearidade).
c) diz que as variáveis independentes apresentam correlação significativa entre si, o que é justamente a definição de multicolinearidade.
d) trata da variância da variável dependente (irrelevante para multicolinearidade).
Resposta
(c) Quando as variáveis independentes apresentam correlação significativa entre si.