Regressao - Estatistica

UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAZONAS
FACULDADE DE ESTUDOS SOCIAIS
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA E ANÁLISE

Modelos de Regressão
Conceitos e Aplicações

Manaus – AM
Outubro– 2013

UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAZONAS
FACULDADE DE ESTUDOS SOCIAIS
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA E ANÁLISE

HELDER LEÃO
MAYARA GARCIA
TAIANA HALL

Manaus – AM
Outubro– 2013
Letra A) Construção do modelo – Regressão das Variáveis

Com a definição do modelo, partiremos para a obtenção do modelo inicial para o nosso estudo.

Modelo inicial
Gastoi=+renda_fam+ qtde_pes + qtd_trab

Letra B)
1)ANOVA

Coeficients
Graus de Liberdade
Soma de Quadrados
Quadrado Médio
F Calc PValor renda_fam 1
6236.7
6236.7
1743.6837
1.262e-08

qtde_pes
1
0.0
0.0
0.0070
0.9363
qtd_trab
1
0.0
0.0
0.0054
0.9440
Resíduos
6
21.5 3.6

Tabela ANOVA

2)Testando a significância dos parâmetros

Coeficients
Estimativa
Erro Padrão
Valor t
P-valor
(Intercept)
1.09094
2.46831
0.442
0.674 renda_fam 0.39171
0.01138
34.414
4.01e-08 *** qtde_pes -0.06785
0.61166
-0.111
0.915
qtd_trab
0.06372
0.87077
0.073
0.944

Tabela 1: Dados referentes ao modelo de regressão

Nota-se que a variável renda_fam tem um p-valor muito baixo, ou seja, ao nível se significância de 5%, rejeitamos a hipótese nula. Portanto, apenas ela é significativa no modelo. Ou seja, podemos retirar as outras variáveis regressoras.

NOVO MODELO
Gastoi=+renda_fam

Letra C) R2 e Teste F Para analisarmos qual o melhor modelo, iremos comparar o Coeficiente de Determinação R2. Note, na Tabela 2, que os dois modelos tem um R2 idêntico, ou seja, iremos usar outra forma de comparação de modelo.

Modelo
R2
Modelo