Dados os Resultados de um cálculo de Regressão Linear Múltipla abaixo:
Estatística de regressão
R múltiplo
R-Quadrado
R-quadrado ajustado
Erro padrão
Observações
0,9612
0,9152
0,8932
0,1357
24
ANOVA
Regressão
Resíduo
Total
gl
5
18
23
SQ
MQ
3,0251
0,2740
3,2991
0,6050
0,0152
Coeficientes
Interseção
Ln(Área)
Área Lote
1/Dormitórios
Laje
Fibrocimento
9,2190
0,5502
0,0006
1,6300
0,2487
-0,2001
Ln(Area)
Ln(Area)
Área Lote
1/Dormitórios
Laje
Fibrocimento
1
39%
-81%
35%
-57%
Área Lote
1
-19%
1%
-85%
F
39,7441
F de significação
0,00%
Erro padrão
0,4621
0,0800
0,0005
0,4124
0,0684
0,0825
1/Dormitórios
1
-27%
22%
Stat t
19,9454
6,8755
1,4091
3,9521
3,6372
-2,4238
Laje
valor-P
32,51%
0,00%
17,59%
0,09%
0,19%
2,61%
Fibrocimento
1
-55%
1
RESULTADOS DE RESÍDUOS
Previsto(a)
Observação
Resíduos padrão
Ln (VlTotal)
1
11,7613
-0,5397
2
11,9545
0,0803
3
12,1241
-0,2720
4
12,1241
-1,9785
5
12,0603
0,8731
6
12,2258
-0,5355
7
12,2898
0,9663
8
12,1486
-0,0194
9
12,2855
0,1287
10
12,3920
1,1892
11
12,3794
1,6148
12
12,4276
1,4265
13
12,4347
0,2750
14
12,4815
-0,0324
15
12,4890
0,7488
16
12,5083
-1,4201
17
12,6233
-0,6518
18
12,6617
0,6772
19
12,7809
0,0060
20
12,7855
1,1544
21
12,2950
-0,9799
22
11,6208
-1,6951
23
11,7789
-1,3713
24
12,1639
-0,5291
Resíduos padrão
Ordenados
-1,9785
-1,6951
-1,4201
-1,3713
-0,9799
-0,6518
-0,5397
-0,5355
-0,5291
-0,2720
-0,0324
-0,0194
0,0060
0,0803
0,1287
0,2750
0,6772
0,7488
0,8731
0,9663
1,1544
1,1892
1,4265
1,6148
Apresente:
1.
Interseção
Ln(Área)
Área Lote
1/Dormitórios
Laje
Fibrocimento
(1,50) Análise de Coerência do modelo em relação ao mercado (coeficientes);
Coeficientes
9,2190
0,5502
0,0006
1,6300
0,2487
-0,2001

Em relação ao coeficiente da variável Ln(Área), observamos que o gráfico apresenta correlação positiva, a
transformada Ln não interfere no sinal e, como o coeficiente é positivo, temos COERÊNCIA:

Em relação ao coeficiente da variável Área Lote, observamos que o gráfico apresenta correlação positiva, a
variável está na forma direta e, como o coeficiente é positivo, temos COERÊNCIA:

Em relação ao coeficiente da variável 1/Dormitórios, observamos que o gráfico apresenta correlação positiva,
a transformada inversa (1/x) interfere invertendo o sinal e, como o coeficiente é positivo, temos INCOERÊNCIA

Em relação ao coeficiente da variável Laje, observamos que o gráfico apresenta correlação positiva, a variável
está na forma direta e, como o coeficiente é positivo, temos COERÊNCIA:

Em relação ao coeficiente da variável Fibrocimento, observamos que o gráfico apresenta correlação negativa,
a variável está na forma direta e, como o coeficiente é negativo, temos COERÊNCIA:
2.
(1,50) Apresentação da equação de regressão na forma direta;
Apresentando inicialmente da forma transformada:
Ln(VlTotal )  9,2190  0,5502  Ln( Área )  0,0006  ÁreaLote  1,6300  1
Dormitórios
 0,2487  Laje  0,2001  Fibrocimen to
Apresentando agora na forma direta:
1, 6300 1
VlTotal  e 9, 2190  Área 0,5502  e 0,0006 ÁreaLote  e
3.
Dormitórios
 e 0, 2487Laje  e 0, 2001Fibrocimento
(1,00) Análise de normalidade dos resíduos apresentando as porcentagens de acordo com os intervalos
teóricos de GAUSS;
Intervalo
Gauss
Modelo
-1 até 1 DP
68%
67%
-1,64 até 1,64 DP
90%
92%
-1,96 até 1,96 DP
95%
96%
A distribuição dos resíduos do modelo apresenta NORMALIDADE.
4.
(1,00) Análise de significância dos regressores indicando o grau de fundamentação atingido por cada um
(Valor P);
Coeficientes
Interseção
Ln(Área)
Área Lote
1/Dormitórios
Laje
Fibrocimento
A variável
A variável
A variável
A variável
A variável
9,2190
0,5502
0,0006
1,6300
0,2487
-0,2001
Erro padrão
0,4621
0,0800
0,0005
0,4124
0,0684
0,0825
Stat t
19,9454
6,8755
1,4091
3,9521
3,6372
-2,4238
valor-P
32,51%
0,00%
17,59%
0,09%
0,19%
2,61%
Ln(Área), com significância de 10% obteve grau de fundamentação III.
Área Lote, com significância de 20% obteve grau de fundamentação II.
1/Dormitórios, com significância de 10% obteve grau de fundamentação III.
Laje, com significância de 10% obteve grau de fundamentação III.
Fibrocimento, com significância de 10% obteve grau de fundamentação III.
Todas as variáveis são importantes na formação do valor
5.
(1,00) Análise de significância do modelo indicando o grau de fundamentação atingido (F de Snedecor);
ANOVA
Regressão
Resíduo
Total
gl
5
18
23
SQ
MQ
3,0251
0,2740
3,2991
0,6050
0,0152
F
39,7441
F de significação
0,00%
O modelo apresenta regressão a nível de 1%
6.
(1,00) O que representa o coeficiente de correlação de um modelo de regressão. Mostre o valor do
coeficiente de correlação do modelo apresentado;
Estatística de regressão
R múltiplo
R-Quadrado
R-quadrado ajustado
Erro padrão
Observações
0,9612
0,9152
0,8932
0,1357
24
O Coeficiente de correlação representa quão forte é a correlação do conjunto das variáveis independentes em relação à
variável dependente. No presente caso: 96,12% sendo considerada fortíssima.
7.
(1,00) O que representa o coeficiente de determinação de um modelo de regressão. Mostre o valor do
coeficiente de determinação do modelo apresentado;
Estatística de regressão
R múltiplo
R-Quadrado
R-quadrado ajustado
Erro padrão
Observações
0,9612
0,9152
0,8932
0,1357
24
O Coeficiente de determinação representa o percentual da variabilidade dos valores da amostra que é explicada pelo
modelo. No presente caso: 91,52%
8.
(1,00) O modelo é homocedástico? Justifique sua resposta;
O modelo pode ser considerado HOMOCEDÁSTICO, pois o gráfico dos resíduos X valores ajustados apresenta pontos
dispostos aleatoriamente, indicando variância constante.
9.
(1,00) O modelo apresenta multicolinearidade? Justifique.
Ln(Area)
Ln(Area)
Área Lote
1/Dormitórios
Laje
Fibrocimento
1
39%
-81%
35%
-57%
Área Lote
1
-19%
1%
-85%
1/Dormitórios
1
-27%
22%
Laje
Fibrocimento
1
-55%
1
O modelo apresenta 2 relações de multicolinearidade:
- O primeiro é entre as variáveis Ln(Área) e 1/Dormitórios – Analisando a coerência, temos que o número de dormitórios
pode influenciar na área pois obviamente quanto mais dormitórios tivermos, maior será a área, tratando-se de uma
correlação comum, no entanto o uso do modelo é limitado para casos nos quais a estrutura de colinearidade do imóvel
avaliando seja a mesma apresentada no modelo.
- O segundo é entre as variáveis Área Lote e Fibrocimento – Analisado a coerência, observamos que trata-se de
correlação espúria, ou seja, incoerente, pois o que mostra os resultados é que o tipo de cobertura depende da área do
lote. Nesse caso, o modelo não pode ser utilizado para avaliar bens, tendo o avaliador, que buscar outro modelo.