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AULA PRÁTICA I – ECONOMETRIA
PROGRAMA: STATA
MODELO DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

Avaliação da normalidade da Distribuição (assimetria, curtose).

a. Pelo valor da medida de assimetria (skewness). Valor negativo: distribuição desviada para a esquerda. Valor positivo: distribuição desviada para a direita.
b. Gráfico (histograma, normal plot). Pode-se verificar a presença de valores extremos (outliers) e o formato da distribuição, identificando-se assimetria ou curtose.
c. Testes de normalidade: Jarque-bera, Shapiro Wilk, etc.

Aula prática 1: Salve os resultados no word e faça a respectiva análise (para entrega).

1. Considere a base de dados enviada por e-mail.
a) Utilize o comando summarize ou sum para uma análise descritiva dos dados.

b) Verifique o grau de correlação entre as variáveis, utilizando o comando correlate ou cor.

c) Para verificar se a correlação é significativa, utilize o comando pwcorr nomevariáveis, sig

d) Por meio de um gráfico, verifique se um modelo de regressão linear é adequado. Utilize o comando graph7 variável_dependente variável_explicativa
e) Se o modelo a ser estimado é linear, faça a estimação, pelo comando regress variável_dependente variável_explicativa

f) Estime os valores dos salários dos professores, condicionais às despesas por alunos. Utilize o comando predict sal_est, xb

sal_est
23225.07
22514.67
23861.98
27193.53
27276.21
27946.8
30463.83
29931.03
25742.1
23840.55
22652.46
24067.14
24560.14
25984.01
25172.55
23904.85
22640.21
22346.25
22064.54
23038.28
24964.33
26810.77
26296.34
28351
23984.47
21617.48
23286.31
21920.62
22104.35
24403.97
21715.46
20735.6
21335.77
20037.44
21069.36
22545.29
21406.19
23479.22
25065.38
20662.11
29637.07
25356.28
23396.55
21641.97
20012.95
21957.37
24324.36
25604.31
24027.34
24511.14

g) Salve os resíduos do modelo estimado, no editor de dados. Utilize o comando predict res, residuals

res
-3642.07
-2251.667
-3536.983
-393.5293
2193.794
-1336.802
214.1663
-2761.031
110.898