5 Principais Estat Sticas De Avalia O

5 - Principais Estatísticas de Avaliação

A avaliação da estimativa de um modelo tem por objetivo verificar se os parâmetros estimados são ou não teoricamente significativos e estatisticamente satisfatórios ou confiáveis. Isso significa verificar se a estimação do modelo formulado gera uma equação empírica consistente ou de acordo com as hipóteses estabelecidas a priori.
Variância amostral ou residual:
Dado que:
SQT = ΣY² - (ΣY)²/n
SQE = β1.[ΣXY – (ΣX.ΣY/n)]
SQR = SQT – SQE
A variância amostral ou residual é obtida por meio da seguinte relação: s² = SQR/(n-k-1)
O denominador dessa expressão representa o número de graus de liberdade do estimador de mínimos quadrados da variância. Esse estimador é não tendencioso e mede o grau de dispersão entre os valores observados e os estimados de Y. A raiz quadrada de s² é denominada erro-padrão da estimativa.
Estatística F
F = (SQE/k)/s²
A estatística F tem por finalidade testar o efeito conjunto das variáveis explicativas sobre a dependente. Isso equivale a verificar se pelo menos uma das variáveis explicativas do modelo exerce influência significativa sobre a variável dependente. No caso da regressão linear simples, como existe somente uma variável explicativa, a função da estatística F é a de testar a significância do efeito de X sobre Y.
Estatística t
A estatística t tem por finalidade testar a significância dos parâmetros estimados do modelo, o que equivale a testar individualmente o efeito das variáveis explicativas sobre a variável dependente. O parâmetro constante (β0) também pode ser testado pela estatística t, para verificar se o seu valor é ou não estatisticamente nulo.   

Testes de hipóteses
Um teste de hipótese é um processo capaz de afirmar, com base em dados amostrais, se uma hipótese sob prova é correta ou não. Por hipótese, entende-se certa afirmação condicionada acerca de uma população.
Do ponto de vista estatístico, um teste, admitindo-se correta a hipótese sob prova, consiste em determinar certa