Modelo de regressão linear simples

buscar uma associação), por meio de uma relação linear ou não, duas variáveis, i.e. y e x. O modelo básico utilizado é conhecido como Modelo de Regressão Simples. Para estimar esta relação entre y e x, tal modelo faz uso da equação: y = βo + β1 x + u Na qual: y é a variável dependente x é a variável independente βo é o parâmetro do intercepto com o eixo y da reta β1 é o parâmetro de inclinação, indicando qual a magnitude da variação de y ao se variar x u é o erro, que indica a relação de outros fatores não observados nesta equação O método utilizado na estimação da reta de regressão é o de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Este método busca minimizar o termo de erro, para se obter uma relação linear coerente e consistente. Para uma amostra aleatória de uma população, obtemos a reta estimada: y^i = β^o + β^1xi O modelo MQO consiste em quatro pressupostos ou condições de 1ª e 2ª ordem: - Média dos termos de erro igual a 0 ( E(u) = 0 ) - Média condicional de u em relação a x igual a 0 ( E(u/x) = 0 ), ou seja, x e u não tem relação entre eles. - Variância de x não nula - Homocedasticidade: variância de u constante A partir de dadas condições obtemos os parâmetros: Para estimar a variância dos erros usamos: , que parte da condição Var(u|x) = Dividimos por (n – 2), pois representa os graus de liberdade do modelo, uma vez que n é o número de amostras e 2 é o número de parâmetros estimados. Para avaliar a qualidade do modelo, precisamos analisar o chamado…

Universidade Federal do Rio Grande do Sul Modelo de Regressão Linear Múltiplo Estatística Econômica - (MAT02207) Alexandre de Queiroz Stein Dezembro, 2012 1. Introdução O presente trabalho tem como principal objetivo responder quais variáveis, dentro de um dado conjunto, explicam a variação no preço de venda de imóveis. Para tal, iremos utilizar uma série de análises estatísticas, que compreendem desde seleção das principais variáveis até a análise se tais variáveis se…

UNIVERSIDADE CRUZEIRO DO SUL PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ESTATÍSTICA APLICADA MODELO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA DA INADIMPLÊNCIA RÔMULO DE MEDEIROS PALMEIRA BRASÍLIA - DF 2013 RÔMULO DE MEDEIROS PALMEIRA MODELO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA DA INADIMPLÊNCIA Monografia apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada da Universidade Cruzeiro do Sul, como requisito à obtenção do título de especialista em Estatística. Orientador: Profª FABIANA DE…

1. O Modelo Clássico de Regressão Linear (MCRL) 1.1. Hipóteses do MCRL [Griffith et al., caps.3,5; Johnston e Dinardo, cap.3] O modelo a ser estimado pode ser expresso como: Yi = β1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + ... + β k X ki + ui , i = 1,...,n (1.1) onde: Y é a variável dependente, X2,...,Xk são k-1 variáveis independentes (explicativas), β1,..., βk são os parâmetros a serem estimados, u é um distúrbio aleatório, e i indexa as n observações amostrais. 1-1 Hipóteses básicas do MCRL:…

RESIDENCIAIS EM BONITO-MS BASEADO EM MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA Elton Gean Araújo Mestre em Estatística e Experimentação Agronômica ESALQ/USP Professor da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul egarauj@yahoo.com.br Júlio César Pereira Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica ESALQ/USP Professor da Universidade Federal de São Carlos Departamento de Engenharia Florestal julio-pereira@ufscar.br Felix Ximenes Graduando em Administração UFMS Bolsista…

TRABALHO FINAL: REGRESSÃO LINEAR MACAPÁ-AP 2015 OLAVO THOMÉ RIOS MOURA Trabalho final, apresentado à disciplina Probabilidade e Estatística Descritiva, visando apresentar a regressão linear simples, múltipla e suas aplicações em previsão. Como requisito avaliativo final da disciplina, do curso de Engenharia de Produção na Universidade do Estado do Amapá, orientado pelo professor Robson Borges. MACAPÁ-AP 2015 Sumário O que é? 4…

Modelos Lineares Professora Ariane Ferreira Conteúdos das Aulas 2 1.Apresentação da disciplina e introdução aos Modelos Lineares (ML) 2.Distribuição Normal Univariada 3.Testes de hipóteses – aderência à lei Normal 4.Regressão Linear Simples - RLS 5.Inferência e testes de hipóteses para RLS 6.Análise de resíduos para RLS 7.Análise de outliers para RLS 8.Introdução à análise multivariada de dados pré-tratamentos de uma tabela de dados numéricos 9.Distribuição Normal Multivariada…

˜ Analise de Regressao Linear Simples e Multipla ´ Carla Henriques ´ Departamento de Matematica Escola Superior de Tecnologia de Viseu Carla Henriques (DepMAT ESTV) ´ Analise de Regres. Linear Simples e Multipla ´ 2010/2011 1 / 44 Conceitos Iniciais Introducao ¸˜ ´ ˜ ´ A analise de regressao estuda o relacionamento entre uma variavel ´ ´ ´ chamada variavel dependente e outras variaveis chamadas variaveis independentes. ´ ´ Este relacionamento e representado por um…

Regressão Linear Simples ´ V´ıctor Hugo Lachos Davila hlachos@ime.unicamp.br Departamento Estat´ıstica-IMECC Universidade Estadual de Campinas ˜ Paulo, Brasil Campinas, Sao ˜ Linear Simples – p. 1/6 Regressao Objetivos Estudar a relação linear entre duas variáveis quantitativas. Veja alguns exemplos: Altura dos pais e altura dos filhos(Fig 1); ˜ Linear Simples – p. 2/6 Regressao Objetivos Estudar a relação linear entre duas variáveis quantitativas. Veja…

soma dos quadrados das diferenças entre o valor estimado e os dados observados (tais diferenças são chamadas resíduos). É a forma de estimação mais amplamente utilizada na econometria. Consiste em um estimador que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos da regressão, de forma a maximizar o grau de ajuste do modelo aos dados observados. Um requisito para o método dos mínimos quadrados é que o fator imprevisível (erro) seja distribuído aleatoriamente, essa distribuição seja normal e…