Regressao linear Flashcards
O Modelo estático é utilizado para?
Prever o comportamento de uma variável
dependente ou Y a partir de uma ou mais variáveis independentes ou X
Quando é que usamos a Regressão linear simples
Quando existe apenas uma variavel independente X
Quando é que usamos a Regressão linear multipla
quando existe mais do que uma variavel independente x
o que é o R square do segundo output da regressao linear simples?
é a percentagem de variação da variável dependente que é explicada pela variável independente
Para que são utilizados os coeficiente não standardizados?
utilizam-se para saber quanto varia em média Y em cada variação
unitária de X
o que sao os coeficientes standardizados
variam entre -1 e 1 e utilizam-se para
avaliar os contributos de cada variável independente, Permitem fazer comparações entre os efeitos relativos das
variáveis independentes
o que faz o teste f na tabela da Anova?
O teste F valida em termos globais o modelo e não cada um dos parâmetros isoladamente.
pressupostos regressao linear simples
Lineariedade do fenómeno em estudo
variável dependente tem uma distribuição normal
As observações de Y são independentes
Os erros têm distribuição normal com média zero e variância constante
o que é o teste de durbin watson
permite avaliar a covariância, ou seja, a autocorrelação dos resíduos
para valores próximos de 2, não existe autocorrelação dos resíduos;
- para valores próximos de 0 significa uma autocorrelação positiva;
- para valores próximos de 4 existe uma autocorrelação negativa
como se verifica a Normalidade dos
resíduos
teste de k-s
Quais sao os metodos mais utilizados da regressao linear multipla?
Simultâneo ou Enter
considera um conjunto de variáveis independentes simultaneamente (as variáveis são tratadas todas ao mesmo tempo)
Passo a Passo ou Stepwise
As variáveis entram ou são retiradas uma a uma, de acordo com os ganhos de probabilidade associados a F
Pressupostos da Regressão Linear Múltipla
Todos os pressupostos da Regressão
Linear Simples mais a Ausência de multicolineariedade
se a correlação entre as variáveis independentes se superior a 0,9 indica a possibilidade de existir multicolineariedade
se o VIF estiver acima de 10 existe multicolineariedade
