[Dúvida] Curva de decisão e não linearidade

Oi Breno, tudo bem?

Além do gráfico de dispersão que foi mostrado na aula, existem outros testes estatísticos que você pode usar para verificar se a relação entre as variáveis é linear ou não. Abaixo deixo alguns:

• Teste de Shapiro-Wilk: Esse teste verifica se os "erros" do modelo (a diferença entre os valores previstos e os valores reais) seguem uma distribuição normal. Isso é importante para modelos lineares.

• Teste de Breusch-Pagan: Esse teste verifica se a variância dos "erros" é constante ao longo das observações. Se a variância não for constante, isso pode indicar que um modelo linear não é adequado.

• Teste RESET: Esse verifica se um modelo linear é realmente a melhor forma de representar a relação entre as variáveis, ou se uma forma não linear seria mais apropriada.

Esses testes estatísticos fornecem uma avaliação mais formal da linearidade dos dados, complementando a análise visual apresentada na aula. Você pode usar bibliotecas como o Statsmodels ou o Scikit-learn em Python para aplicar esses testes. Lembre-se que a escolha do teste mais adequado depende do seu problema específico e das características dos seus dados. .

Espero ter ajudado.

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Abraços e bons estudos!

Ajudou muito! Agradeço :)