Um analista de dados está investigando a frequência de ocorrência de falhas em um sistema de TI ao longo do tempo. A variável dependente é o número de falhas por mês, que é uma variável de contagem. A

Question

Um analista de dados está investigando a frequência de ocorrência de falhas em um sistema de TI ao longo do tempo. A variável dependente é o número de falhas por mês, que é uma variável de contagem. Ao ajustar um modelo de regressão de Poisson, uma suposição crucial é que a média e a variância da variável de contagem sejam iguais. Se a variância observada nos dados for significativamente maior do que a média (fenômeno conhecido como 'overdispersion'), qual das seguintes abordagens seria a mais indicada?

Accepted Answer

Utilizar um modelo de Regressão Binomial Negativa, que permite uma variância maior que a média.

Answer

Prosseguir com a regressão de Poisson padrão, pois a suposição de igualdade entre média e variância é raramente satisfeita na prática.

Answer

Transformar a variável dependente usando logaritmo para normalizar a distribuição.

Answer

Implementar um modelo de regressão linear simples, pois a normalidade dos resíduos é mais importante.

Answer

Remover os dados com contagens mais altas para reduzir a variância.

Questão 21914 — Tecnologias da Informação

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