Modelos de Regressão Múltipla
Tópicos Modelo de regressão múltipla Contribuição das Variáveis Independentes Coeficiente de Determinação Variáveis Explicativas Categóricas Transformação de Variáveis Violação de Suposições Variáveis Dependentes Qualitativas
Tipos de Modelos
Modelo de Regressão Linear Múltipla 9
Tipos de Modelos
Tipos de Modelos
Suposições a Priori para o Modelos Lineares Normalidade Valores de Y devem ser normalmente distribuídos para cada variável X. Erro ~ N( 0, Cte) Homocedasticidade (Variância constante) Independência de Erros E(eiej)=0 (i<>j) Linearidade Variáveis são medidas sem erros aleatórios. 90
Coeficientes angulares População O Modelo Relacionamento entre 1 variável dependente e duas ou mais variáveis independentes é uma função linear Erro Aleatório Intercepto População Y Coeficientes angulares População Variável Dependente (Resposta) Amostra Variáveis Independentes (Explicativas) para o modelo da Amostra
Modelo de Regressão Múltipla - População Modelo Bi-variado 12
Modelo de Regressão Múltipla - Amostra Modelo Bi-variado 13
Estimação de Parâmetros Modelos de Regressão Múltipla Linear 15
Equações de Modelos Lineares Múltiplas Muito Complicado para fazer a mão! Ops! Sobrou! 16
Utilização de um modelo de regressão linear múltiplo para se tentar explicar a variação da viscosidade de um polímero (Y) em função da temperatura de reação, X1 , e da taxa de alimentação do catalisador, X2.
Avaliando o Modelo 21
Passos na Avaliação do Modelo Examinar medidas de variação Testes de Significância do Modelo Modelo Globalmente Partes do Modelo Coeficientes Individuais 23
Resultados
Variation Measures 25
Teste de Significância Global H0: 1 = 2 = … = p = 0 H1: At least one I 0 = .05 Gl = 2 e 12 Valores Crítico(s): Estatística do Teste: Decisão: Conclusão: F 75,85 (Excel Output) Rejeitar para = 0.05 = 0.05 Pelo menos uma variável afeta Y F 3.89