Os resíduos indicam a variação natural dos dados, um fator aleatório (ou não) que o modelo não capturou. Se as pressuposições do modelo são violadas, a análise será levada a resultados duvidosos e não confiáveis para inferência.
Homocedasticidade é o termo para designar variância constante dos erros experimentaisεi para observações distintas.
Um VIF entre 5 e 10 indica alta correlação, o que pode ser problemático. E se o VIF for acima de 10, você pode assumir que os coeficientes de regressão estão mal estimados devido à multicolinearidade. Você vai querer tomar alguma providência em relação a isso.
Figura 1: Estruturar a tabela de dados no Excel, ir ao menu dados e clicar em análise de dados. Figura 2: Selecionar regressão. Figura 3: Selecionar o intervalo de dados desejado para as variáveis X e para as variáveis Y. Figura 4: Selecionar o nível de confiança de 95%, plotar resíduos e plotar a probabilidade normal.
LOG ajusta uma curva exponencial. Para obter mais informações, consulte PROJ. LIN. É possível usar a equação y = b*m^x para prever os futuros valores y, mas o Microsoft Excel fornece a função CRESCIMENTO para fazer isso por você.
2 – Na Caixa de Diálogos, “Formatar Eixo” mantenha-se nas “Opções do Eixo” e marque a opção “Escala Logarítmica”. Veja na imagem abaixo que também é possível alterar a base do logaritmo, no entanto, neste caso manteremos a opção 10. Selecionando a opção “Escala Logarítmica” no Excel 2010.
Copie os dados de exemplo na tabela seguinte e cole-os na célula A1 de uma nova folha de cálculo do Excel. Para que as fórmulas mostrem resultados, selecione-as, prima F2 e, em seguida, prima Enter. Se pretender, pode ajustar as larguras das colunas para ver todos os dados. Valor a normalizar.
Já normalizar tem como objetivo colocar as variáveis dentro do intervalo de 0 e 1, caso tenha resultado negativo -1 e 1.
A função STANDARDIZE retorna o valor padronizado “z” de uma distribuição caracterizada por uma média e um desvio padrão. A função pede o seguinte: STANDARDIZE(x, mean, standard_dev) [PADRONIZAÇAO(x, media, desv_padrão)]: · x é o valor que se deseja padronizar que, nesse exemplo, são as notas dos professores.
Em muitos livros de Estatística podemos encontrar uma tabela da Normal Padrão. ... Criou-se uma curva denominada Normal Padrão, que corresponde a uma distribuição normal com média zero e desvio-padrão um. Geralmente a variável aleatória associada à distribuição normal padrão é chamada de Z.
A distribuição Normal é a mais familiar das distribuições de probabilidade e também uma das mais importantes em estatística. Exemplo: O peso de recém-nascidos é uma variável aleatória contínua. Ele sugere a curva na Figura 33, que é conhecida como curva normal ou Gaussiana. ...
Suponha que o peso médio de 800 porcos de uma certa fazenda é de 64kg, e o desvio padrão é de 15kg. Supondo que este peso seja distribuído de forma normal, quantos porcos pesarão entre 42kg e 73kg. Para resolvermos este problema primeiramente devemos padroniza-lo, ou seja, Z=x−6415∼N(0,1).
O qq-plot e o histograma O quantile plot (qq-plot) simplesmente irá dispor em um gráfico uma comparação dois a dois dos quantis teóricos de uma Normal e os quantis de seus dados. Se os pontos se concentrarem em torno de uma reta, então temos indícios de que a distribuição é Normal.
A tabela de distribuição normal só apresenta valores de Z positivos e a probabilidade acumulada para Z=0 é de 0,5. Isto acontece porque a distribuição normal é simétrica.