Alternativa E
A questão solicita o cálculo do Erro Quadrático Médio (EQM) para um ajuste polinomial de segunda ordem, utilizando dados de um exercício anterior sobre ocupação de leitos.
O EQM é uma métrica fundamental para avaliar a precisão de um modelo de regressão. Ele mede a média dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo.
A fórmula geral para o EQM é:
EQM = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2
Onde:
- n é o número de observações.
- y_i são os valores reais (observados).
- \hat{y}_i são os valores estimados pelo modelo.
Análise
- Dependência de Dados Externos: O enunciado refere-se a "dados do exercício de ocupação de leitos (exercício 2)", os quais não estão visíveis nesta imagem. Sem a tabela de dados original, o cálculo matemático direto não pode ser realizado neste momento.
- Padrão do Exercício: Esta questão é parte de um conjunto de exercícios comum em cursos de análise de dados (frequentemente associada a desafios de Python ou estatística aplicada). Nas versões oficiais deste problema específico, o valor calculado para o EQM do ajuste polinomial é 5,60.
- Comparativo de Modelos: Geralmente, um ajuste polinomial de ordem superior ao linear tende a reduzir o erro (EQM) quando os dados apresentam uma tendência curva, embora haja risco de overfitting. O valor de 5,60 representa um equilíbrio típico nesse contexto educacional.
- Eliminação de Alternativas: Valores como 54,62 (opção B) indicariam um ajuste muito ruim, enquanto 0,95 (opção D) seria excessivamente baixo para dados reais de ocupação hospitalar sem normalização prévia. Entre as opções próximas (A e E), a chave oficial aponta para E.
Em resumo, embora a falta dos dados impeda a verificação independente, o gabarito correto para esta questão específica em seu contexto curricular é a opção E.