Grau de predição

Grau de predição

Para o cálculo dos limites do grau de predição, são utilizadas as seguintes equações:

l_{inf} = \bar{x} - t \cdot s \cdot \sqrt{1+ \dfrac{1}{n}} \\ \indexspace l_{sup} = \bar{x} + t \cdot s \cdot \sqrt{1+ \dfrac{1}{n}} \\ \vspace{1cm} \\ \begin{tabular}{llcl} Onde: & & & \\ & l_{inf} & = & \textsl{limite inferior} \\ & l_{sup} & = & \textsl{limite superior} \\ & \overline{x} & = & média \\ & t & = & \textsl{valor crítico na distribuição t-Student} \\ & s & = & \textsl{desvio-padrão} \\ & n & = & \textsl{tamanho da amostra} \end{tabular} \\ \vspace{0.5cm} \\ \textup{A forma utilizada para o cálculo do grau de predição é} \colon \quad \dfrac{l_{sup} - l_{inf}}{\bar{x}}

 

As equações acima levam à conclusão de que os limites do grau de predição se aproximam dos limites do intervalo de confiança conforme o tamanho da amostra cresce. Portanto, a amplitude mínima do grau de predição fica condicionada aos limites do intervalo de confiança.

As planilhas desenvolvidas para calcular o intervalo de confiança ( \alpha ), 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.