Este é um exemplo de avaliação de bem imóvel, apartamento, em que o tratamento de dados será feito por modelo de regressão linear múltipla.No exemplo, foram coletadas cinquenta observações e inseridas 7 (sete) variáveis independentes, explanatórias, cada uma delas relacionada a um atributo específico do imóvel avaliando. O objetivo da análise é medir o impacto que cada uma delas exerce sobre a formação do preço do imóvel no mercado, variável dependente.
O modelo da análise será utilizado o modelo generalizado, qual seja:
As cinquenta observações serão interpretadas como elementos de um sistema linear:
Por inferência estatística, em um modelo de regressão linear múltipla, serão estimados os coeficientes regressores que melhor ajustam os elementos da amostra a um sistema de equações lineares.
Na primeira análise, o intercepto também será inserido no modelo e, portanto, a amostra poderá ser interpretada como:
As variáveis inseridas no modelo de análise são:
A tabela amostral inicial é a presente:
ESTATÍSTICA t-STUDENT
Nível de significância máximo para a rejeição da hipótese nula de cada regressor (teste bicaudal)
NBR 14653-2:2011. Avaliação de bens. Parte 2: Imóveis urbanos. Item 9.2.1, tabela 1, item 5
Em um nível de significância de 30% (trinta por cento), conforme limitação contida na NBR 14653-2:2011. Avaliação de bens. Parte 2: Imóveis urbanos. Item 9.2.1, tabela 1, item 5, temos:
A estatística t de todos os coeficientes regressores foi maior do que o valor crítico mínimo estabelecido para um nível de significância de 30% (trinta por cento) em um teste bicaudal, ou seja, ultrapassaram os limites da região de aceitação da hipótese nula, adentrando na sua região de rejeição. Portanto, rejeita-se a hipótese nula.
ESTATÍSTICA F
Nível máximo de significância para rejeitação da hipótese nula do modelo (Ensaio F de Snedecor)
NBR 14653-2:2011. Avaliação de bens. Parte 2: Imóveis urbanos. Item 9.2.1, tabela 1, item 6.
Os resultados indicam que a regressão atingiu o ponto 551,66 na estatística F, portanto superior a 3,3353, que é o limite crítico fixado com base nos graus de liberdade do modelo, em um nível de significância máximo de 5% (cinco por cento). Pode-se, portanto, rejeitar a hipótese nula do modelo.
Os pontos percentuais superiores estão disponíveis para consulta na página: Distribuição F.
O resultado teste F de Snedecor (ou ensaio F de Snedecor) pode ser demonstrado visualmente no gráfico abaixo:
HETEROCEDASTICIDADE
O exame de heterocedasticidade será realizado através do teste de Koenker-Bassett, já explicado em seção própria desta página.
AUTOCORRELAÇÃO (CORRELAÇÃO SERIAL)
O exame de presença de autocorrelação será realizado através do teste de Durbin-Watson, já explicado em seção própria desta página.
ESTIMATIVA DE VALOR
Modelo linear generalizado
Fontes:
GUJARATI, Damodar. Econometria básica. Tradução de Maria José Cyhlar Monteiro. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006.
______. Econometria: princípios, teoria e aplicações práticas; tradução de Cristina Yamagami; revisão técnica de Salvatore Benito Virgilito. São Paulo: Saraiva Educação, 2019.
NASSER JÚNIOR, Radegaz. Avaliação de bens: princípios básicos e aplicações. 3. ed. São Paulo: Editora Leud, 2019.
OLIVEIRA, Ana Maria de Biazzi Dias; GRANDISKI, Paulo. Métodos científicos e a engenharia de avaliações (com ênfase em inferência estatística). In: Engenharia de avaliações v. 1, 2. ed. São Paulo: Liv. e Ed. Universitária de Direito, 2014.
