Regressão

Regressão Múltipla
Baseado (parcialmente) em: Statistical Methods for the Behavioral Sciences, 3rd edition David C. Howell
© 2004-2005 Tradução e adaptação, Tomás da Silva

Regressão Múltipla

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Pontos Principais
• O problema da Regressão Múltipla • Um exemplo • Correlação Múltipla • Equação de Regressão • Predições

Cont.

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Pontos Principais--cont.
• Resíduos • Teste de Hipóteses • Questões para Revisão • Referências bibliográficas essenciais

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O Problema
• Utilizar vários preditores para predizer a variável dependente • Determinar uma medida do grau de ajustamento global • Ponderar cada preditor e determinar a sua importância

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O que é a regressão múltipla?
•A Regressão/Correlação Múltipla (RCM) é um procedimento analítico de dados baseado no critério dos mínimos quadrados, que determina as relações lineares entre um conjunto de preditores e um único critério e determina qual a melhor combinação do conjunto de preditores para predizer esse critério singular (Licht). •A RCM é a simples extensão da regressão bivariada a duas ou mais variáveis preditoras.

Regressão Múltipla

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O modelo de regressão múltipla
•O modelo de regressão que será testado é representado pela seguinte equação de regressão múltipla:
Y' = a +b1X1 + b2 X2 +L+bk Xk
(fórmula não estandardizada; Licht)

zY' =β1z1 +β2z2 +L βkzk +

(fórmula estandardizada; Licht)

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Quantas variáveis usar?
•Os programas de regressão múltipla permitem a inclusão de um grande número de variáveis X. (todavia, esta prática deve ser evitada); • ver recomendações nos slides 8 e 9

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Quantas variáveis usar?
•Quando as variáveis entram na regressão como um único bloco a rácio dos casos para as variáveis deve ser pelo menos de 20:1 (Tabachnick e Fidell) •Nos modelos de regressão Stepwise e Hierárquica são precisas amostras de maior dimensão,