Análise de Regressão

Análise de Regressão

1. Objetivo

   • Introduzir a natureza, a filosofia e as condições da análise de regressão, apresentar a aplicação da técnica, interpretar os resultados obtidos e discutir os conceitos relacionados a dados em painel

2. Técnica de dependência em que um conjunto de variáveis ditas explicativas pode influenciar uma ou mais variáveis dependentes, proporcionando ao pesquisador a elaboração de modelos de previsão

3. Regressão Linear Simples

   • Uma variável dependente e uma única variável explicativa
   • Essas relações geralmente não são perfeitas, o que justifica a inclusão do termo erro

4. Regressão Linear Mútipla

   • Inclusão de mais de uma variável explicativa no modelo
   • O conceito ceteris paribus (mantidas as demais condições constantes) deve ser utilizado, uma vez que a interpretação de cada variável será feita isoladamente
   • O pesquisador deve verificar se as correlações entre as variáveis explicativas são alatas

5. Poder Explicativo do Modelo e Relevância das Variáveis

   • Soma total dos quadrados (STQ)
   • Soma dos quadrados da regressão (SQR)
   • Soma dos Quadrados dos resíduos (SQU)

6. Pressupostos do Modelo de Regressão

   • A variável dependente é uma função linear de um conjunto específico de variáveis e do erro
   • O valor esperado do termo de erro é zero
   • O erro tem distribuição normal e não apresenta autocorrelação ou correlação com qualquer variável X
   • As observações das variáveis explicativas podem ser consideradas fixas em amostras repetidas
   • Não existe relação linear exata entre as variáveis explicativas e existem mais observações do que variáveis explicativas

7. Verificação da existência de autocorrelação entre os resíduos

8. Problema da Heterocedasticidade

9. Problema da Multicolinearidade

10. Variáveis Dummy

    • Quando o pesquisador deseja avaliar o impacto da existência ou da ausência de determinado atributo qualitativo sobre algum fenômeno em questão

11. Procedimento Stepwise

    • Utilizado em análise de regressão múltipla quando o pesquisador deseja avaliar a significância estatística dos parâmetros de determinadas variáveis explicativas por meio da inclusão passo a passo apenas daquelas que se mostraram relevantes a determinado nível de confiança