Enunciado

12-63. Considere os dados HFE dos semicondutores do Exereicio 12-7.

a) Plote os resáluos kesse modelo contra y. Comente a informacao que

pode ser obtida a partir desse gráfico.

b) Qual é o valor de R para esse modelo?

c) Reajuste o modelo usando logi HFE} como a variável de resposta.

d)Plotc os residuos contra valores previstos de log(HFE) para o mo-

delo do item (c). Isso formeee qualquer informação acerca de qual

modelo seja preterivel?

e) Plote os resituos do moxielo do item idi contra o regressor x.. Co-

mente esse gratico.

f) Reajuste o modelo para log(liFE) usando s.x.e l/x, como os re-

gressores. Comente o cfeito dessa mudança no modelo.

Passo 1

Faaaala ai gente, tudo bom?

Vamos resolver essa questão aqui rapidinho?

Bora, é tranquilo

Neste exercício, você deve usar os dados fornecidos no exercício 12.7.

Letra a:

Plote os resíduos versus as previsões do modelo. O gráfico sugere que o modelo está bom - a variância é geralmente homogênea no tempo e os resíduos são dispersos aleatoriamente em torno do eixo horizontal.

Passo 2

Letra b:

Para calcular o coeficiente de determinação   S S E  e  S S T precisam ser obtidos. Portanto:

S S T = ∑ i = 1 n   y i - y - 2 ≈ 30725.227 S S E = ∑ i = 1 n   y i - y ^ i 2 ≈ 193.725

Finalmente,

R 2 = 1 - S S E S S T ≈ 0.9937

Concluímos que cerca de 99,37% da variabilidade total é explicada pelo modelo.

Passo 3

Letra c:

Agora ajusto o novo modelo linear. Usando o logaritmo natural dos dados de resposta como a nova resposta. O melhor ajuste é a seguinte linha:

log ⁡ y = 6.225 - 0.166 × x 1 - 2.276 × 10 - 4 × x 2 + 0.1573 × x 3

Passo 4

Letra d:

Plote os resíduos em comparação com as previsões do modelo para o modelo encontrado na parte anterior. O gráfico parece um tanto piramidal.

Pode-se preferir o modelo original.

Passo 5

Letra e:

Nesta parte, plotamos os resíduos do segundo modelo (logaritmo natural) versus a variável de regressor x 3 . O gráfico não é desejável.

Existe um forte padrão piramidal.

Passo 6

Letra f

Agora, reajustamos o modelo de logaritmo natural com a variável de regressor de mudança   x 3 (faça o inverso). O seguinte modelo é obtido:

log ⁡ y = 6 - 0.2 × x 1 + 0.01 × x 2 - 57.7578 x 3

Este modelo é melhor do que o anterior, como pode ser visto no gráfico residual versus regressor 1 / x 3

Resposta

  1. Ver resolução
  2. 0.9937
  3. log ⁡ y = 6.225 - 0.166 × x 1 - 2.276 × 10 - 4 × x 2 + 0.1573 × x 3
  4. Ver resolução
  5. Ver resolução
  6. l o g ⁡ y = 6 - 0.2 × x 1 + 0.01 × x 2 - 57.7578 x 3
Ver Outros Exercícios desse livro

Exercícios de Livros Relacionados

Processos normais de criação de peixes em aquaculturas inevitavelmente deixam os peixes estressados, o que pode influenciar negativamente no crescimento, na reprodução, na qualidade da carne e na susc
Na biofiltragem de esgoto, o ar descarregado de uma ins-talação de tratamento passa através de uma membrana porosa úmida que faz com que os contaminantes dissolvam-se na água e sejam transformados em
Reconsidere a situação do Exercício 68, no qual x = % de entrada térmica de RDF e y = % de eficiência de uma determinada caldeira foram relacionadas por meio de um modelo de regressão linear simples.
O artigo “Evaluating the BOD POD for Assessing Body Fat in Collegiate Football Players” (Medicine and Science in Sports and Exercise, 1999, p. 1350–1356) relata um novo dispositivo de deslocamento de
Verifique se V( β ^ 0 + β 1 ^ x ) é de fato fornecida pela expressão no texto