Grau de precisão
As orientações para o cálculo do grau de precisão estão presentes na NBR 14653-2:2019. Item 9.2.3, tabela 5: grau de precisão nos casos de utilização de modelos de regressão linear ou do tratamento por fatores.
Com fundamento na doutrina especializada:
Intervalo de confiança. Numa distribuição, refere-se a uma certa amplitude de valores que tem a probabilidade de conter o valor verdadeiro da população. Por exemplo, quando temos um conjunto de valores numa dada amostra, podemos estar interessados na média desses valores. Mas o que garante que esta média será representativa em relação a população estudada? Para resolver esse problema, ao invés de utilizar uma estimativa pontual da média da amostra que muito provavelmente não coincidirá com a média populacional real, podemos calcular certos limites inferiores e superiores para essa média, com certo grau de precisão denominado nível de confiança. O intervalo entre esses limites denomina-se intervalo de confiança. (ASSIS; SOUSA; DIAS, 2019, p. 421).
Os limites do intervalo de confiança são calculados pelas seguintes fórmulas:
As equações acima levam à conclusão de que:
-
- quanto maior o tamanho da amostra, menor será o erro.
- quanto maior o tamanho da amostra, mais precisa será a estimativa.
As planilhas desenvolvidas para calcular o intervalo de confiança ( ), grau de precisão, grau de predição, campo de arbítrio e arredondamento admissíveis estão disponíveis nesta página na seção intervalo de confiança.
Os valores críticos de t na distribuição de Student podem ser consultados na tabela disponível nesta página ou calculados com a função INV.T.BC diretamente no Excel.
Fontes:
ASSIS, Janilson Pinheiro; SOUSA, Roberto Pequeno; DIAS, Carlos Tadeu dos Santos. Mossoró,RN: EdUFERSA, 2019.
FIKER, José. Manual de avaliações e perícias em imóveis urbanos. 4. ed. São Paulo: Pini, 2016.
GUJARATI, Damodar. Econometria básica. Tradução de Maria José Cyhlar Monteiro. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006.
NASSER JÚNIOR, Radegaz. Avaliação de bens: princípios básicos e aplicações. 3. ed. São Paulo: Editora Leud, 2019.