custos 2 Aula 11 Regressao Linear Multipla e Variaveis Dummy
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ContabilometriaAula 11 – Regressão Linear Múltipla e Variáveis Dummy
O Modelo de Regressão Múltipla
Ideia: Examinar a relação linear entre 1 variável dependente (Y)
& 2 ou mais variáveis independentes (Xi).
Modelo de Regressão com k Variáveis Independentes:
Intercepto
Inclinações na população
Erro Aleatório
Yi β0 β1X1i β 2 X 2i β k X ki ε i
Equação da Regressão Múltipla
Os coeficientes do modelo de regressão múltipla são estimados a partir de dados amostrais
Modelo de regressão múltipla com k variáveis independentes
Valor estimado
(ou previsto) de Y
Intercepto estimado Coeficinetes angulares estimados
ˆ b b X b X b X
Y
i
0
1 1i
2 2i k ki
Neste capítulo usaremos o Excel para obter os coeficientes angulares da regressão e outras medidas.
Equação da Regressão Múltipla
Exemplo com duas variáveis independentes Y
ˆ b b X b X
Y
0
1 1
2 2
X2
X1
Equação da Regressão Múltipla
2 Variáveis - Exemplo
• Uma empresa deseja analisar o comportamento dos custos indiretos de fabricação (cif), em função das variáveis: horas de mão-de-obra direta (hmod) e horasmáquina (hm).
– Variável Dependente:
Custos Indiretos (em $)
– Variável Independente: Horas de mão-de-obra direta (em h)
Horas-máquina (em h)
• Dados coletados durante 15 meses
Equação da Regressão Múltipla
2 Variáveis - Exemplo
Período
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
CIF
350
400
470
550
620
380
290
490
580
610
560
420
450
510
380
HMOD
4
8
12
10
15
7
6
10
11
13
12
8
11
12
5
HM
10
14
16
26
31
12
13
21
26
24
23
12
19
19
11
Equação da Regressão Múltipla:
• CIF = b0 + b1 (hmod) + b2 (hm)
• CIF = b0 +b1X1 + b2X2
Onde: X1 = hmod
X2 = hm
Regressão Linear Simples
CIF = f(hmod)
Estatística de regressão
R múltiplo
0,883
R-Quadrado
0,780
R-quadrado ajustado
0,763
Erro padrão
48,985
Observações
15
ANOVA gl Regressão
Resíduo
Total
Interseção
HMOD
1
13
14
SQ
MQ
110.299,26 110.299,26
31.194,08 2.399,54
141.493,33
Coeficientes Erro padrão
Vvc
200,82
41,76
28,11
4,15
Vvc
Custo