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Os intervalos de previsão são utilizados para fornecer uma estimativa de onde novos dados podem se situar, com um certo nível de confiança. Esses intervalos são especialmente úteis em previsões baseadas em modelos de regressão linear, onde é possível calcular tanto intervalos de confiança para a média prevista quanto intervalos de previsão para novos valores. Suponha que você tenha um modelo de regressão linear e deseja calcular o intervalo de previsão para uma nova observação.
Assinale a alternativa que apresenta o intervalo de previsão.
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Alternativa A - Um intervalo que estima a faixa em que novos valores de dados podem se situar, com um determinado nível de confiança, baseando-se no modelo de regressão.
Em modelos de regressão, existem dois tipos principais de intervalos para estimativas futuras: o Intervalo de Confiança (IC) para a resposta média e o Intervalo de Previsão (IP) para uma observação individual.
O Intervalo de Previsão é projetado para capturar a incerteza de uma única observação futura. Ele é necessariamente mais largo que o intervalo de confiança da média, pois deve levar em conta tanto a incerteza na estimativa dos parâmetros do modelo quanto a variação aleatória intrínseca da própria observação (o erro ε).
O intervalo de previsão serve para fornecer uma margem de segurança onde um novo dado pontual provavelmente cairá, refletindo a precisão preditiva do modelo ajustado.
Alternativa A.