Modelo de Regressão Linear Múltiplo -

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 enquadram nas suposições do modelo clássico de regressão linear. Nosso banco de dados consta com uma amostra de 522 observações, sendo todas em um momento do tempo, ou o que chamamos de dados de corte (cross-section).
É importante ressaltar que a análise estatística, de forma objetiva, é o centro deste trabalho, porém algumas análises subjetivas também serão encontradas, de forma a justificar algumas opções realizadas.
O software estatístico utilizado para a realização das regressões, testes de hipóteses e geração de gréficos foi o Gretl.

2. Descrição das variáveis
Para construir o nosso modelo de regressão, teremos uma série de variáveis disponíveis, dentre as quais teremos elencar aquelas que são significativas e aquelas que devem ser descartadas, melhorando o nosso ajuste. Possuímos, em nosso banco de dados, as seguintes variáveis:
1. Preço de venda do imóvel
2. Tamanho do imóvel (em m²)
3. Número de quartos
4. Número de banheiros
5. Presença de ar condicionado (1-sim; 0- caso contrário)
6. Tamanho da garagem (número de carros que comporta)
7. Existência de piscina (1-sim; 0- caso contrário)
8. Ano de construção
9. Qualidade do imóvel (1- alta; 2- média; 3- baixa);
10. Estilo do imóvel (indicador quantitativo)
11. Tamanho do terreno ( em m²)
12. Presença de auto-estrada adjacente ( 1-sim; 0- caso contrário)

Como nosso principal objetivo é determinar quais são as melhores para explicar o preço de venda dos imóveis, trataremos a variável 1 (preço de