Análise de regressão linear multipla

Análise de Regressão Linear Múltipla
Análise de Dados – Marketing 2010-2011

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Índice

Introdução 2 Definição do problema 3 Dados relativos às variáveis independentes 4 Especificação do modelo apropriado 5 Diagramas de dispersão 6 Matriz de Correlação 7 Método dos mínimos quadrados 8 Interpretação dos sinais e da magnitude dos coeficientes 9 Normalidade 10 Multicolinearidade 11 Heterocedasticidade 12 Autocorrelação 14 Inferência estatistica do modelo estimado 15 Conclusão 17 Bibliografia 18

Introdução

Com este trabalho pusemos em prática as aprendizagens feitas durante o ano lectivo até ao momento presente no que diz respeito à análise de regressão. Este relaciona-se com o reforço do governo africano e mais abaixo poderão verificar as variáveis (dependente e independentes) com as quais trabalhámos. Houve uma série de etapas que tivemos que percorrer tais como a identificação do problema, a escolha das variáveis, a especificação do modelo, os diagramas de dispersão, a matriz de correlação, a estimação do modelo através do método dos mínimos quadrados, a interpretação dos sinais e da magnitude dos coeficientes, a inferência do modelo estimado e o diagnóstico do mesmo. Regressão é uma técnica que permite explorar e inferir a relação de uma variável dependente (variável de resposta) com variáveis independentes específicas (variáveis explicativas). A Análise de Regressão Simples diz respeito à predição de Y por uma única variável X. A Análise de Regressão Múltipla diz respeito à predição de Y por mais do que uma variável X (x1, x2,....). Para a realização deste trabalho, foi seleccionada uma base de dados relativos a 53 países de África e os respectivos valores no ano de 2006.
Definição do problema

Para proceder à análise do problema foi necessário escolher dois tipos de variáveis, a variável dependente (segurança e protecção) e sete