Em um contexto de análise de desempenho de sistemas de TI, a regressão linear múltipla é frequentemente utilizada para modelar a relação entre a performance de um servidor (variável dependente) e múlt

Question

Em um contexto de análise de desempenho de sistemas de TI, a regressão linear múltipla é frequentemente utilizada para modelar a relação entre a performance de um servidor (variável dependente) e múltiplos fatores preditores, como a carga de CPU, a quantidade de memória RAM disponível e a taxa de requisições de rede (variáveis independentes). Ao interpretar os coeficientes estimados nesse modelo, é correto afirmar que:

Accepted Answer

Cada coeficiente representa a variação esperada na variável dependente para um aumento unitário na respectiva variável independente, mantendo todas as outras variáveis independentes constantes.

Answer

Um coeficiente positivo para a carga de CPU indica que, mantendo as demais variáveis constantes, um aumento na carga de CPU está associado a uma diminuição na performance do servidor.

Answer

Um coeficiente negativo para a quantidade de memória RAM disponível sugere que, mantendo as demais variáveis constantes, mais memória RAM leva a uma melhor performance do servidor.

Answer

A significância estatística de um coeficiente (p-valor) indica diretamente a magnitude do seu impacto na performance, independentemente do valor de outras variáveis.

Answer

A soma de todos os coeficientes estimados fornece a explicação total da variabilidade nos dados da performance do servidor.

Questão 20463 — Tecnologias da Informação

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