Carregando...
Carregando...
Ajude a melhorar a plataforma
Os modelos para dados assimétricos positivos são amplamente empregados em análises que lidam com variáveis com valores exclusivamente positivos e distribuição enviesada. Em situações práticas, como na análise de sinistros e seguros, esses modelos possibilitam um ajuste mais preciso às características dos dados.
Com relação a este contexto e ao conteúdo estudado sobre modelos lineares generalizados para dados assimétricos e análise de banco de dados em modelos de contagem, examine as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I. A regressão Skew-Normal é ideal para dados assimétricos positivos em modelos de contagem, sendo especialmente eficaz para modelar dados sem a necessidade de transformação e oferecendo uma solução para dados de contagem com zeros frequentes.
PORQUE
II. Para modelar dados assimétricos positivos, o modelo gama é frequentemente utilizado devido à sua flexibilidade de ajuste, e as ligações mais comuns incluem identidade, inversa e logaritmica.
A respeito dessas asserções assinale a alternativa correta:
Explique melhor esta questão
Abre o Tutor com o enunciado e as alternativas já no campo — você revisa e envia.
Esta questão foi verificada por um de nossos administradores.
Alternativa D - A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
Modelos Lineares Generalizados (MLG) expandem a regressão clássica para lidar com distribuições da família exponencial, como a Gama e a Poisson.
Dados assimétricos positivos contínuos (como valores monetários de seguros) e dados de contagem (discretos) exigem abordagens diferentes.
Enquanto a segunda proposição descreve corretamente o uso da distribuição Gama na prática estatística, a primeira comete um erro conceitual ao associar a Skew-Normal como solução primária para contagens inflacionadas de zeros.
Alternativa D.