Quando esta suposi\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 respeitada, diz-se que a heterocedasticidade<\/a> est\u00e1 presente nos res\u00edduos. Quando isso acontece, os resultados da regress\u00e3o tornam-se n\u00e3o confi\u00e1veis.<\/span><\/p>\n Uma maneira de detectar visualmente se a heterocedasticidade est\u00e1 presente \u00e9 criar um gr\u00e1fico dos res\u00edduos em rela\u00e7\u00e3o aos valores ajustados do modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n Se os res\u00edduos se espalharem mais em valores mais elevados no gr\u00e1fico, este \u00e9 um sinal revelador da presen\u00e7a de heterocedasticidade.<\/span> <\/p>\n Um teste estat\u00edstico formal que podemos usar para determinar se a heterocedasticidade est\u00e1 presente \u00e9 o teste de Breusch-Pagan<\/strong> .<\/span><\/p>\n Este tutorial fornece uma breve explica\u00e7\u00e3o do teste Breusch-Pagan junto com um exemplo.<\/span><\/p>\n O teste Breusch-Pagan<\/strong> \u00e9 usado para determinar se a heterocedasticidade est\u00e1 ou n\u00e3o presente em um modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n O teste usa as seguintes hip\u00f3teses<\/a> nulas e alternativas:<\/span><\/p>\n Se o valor p do teste estiver abaixo de um determinado n\u00edvel de signific\u00e2ncia<\/a> (ou seja, \u03b1 = 0,05), ent\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula e conclu\u00edmos que a heterocedasticidade est\u00e1 presente no modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n Usamos as seguintes etapas para realizar um teste de Breusch-Pagan:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Ajuste o modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Calcule os quadrados dos res\u00edduos do modelo.<\/span><\/p>\n 3.<\/strong> Ajuste um novo modelo de regress\u00e3o, utilizando os quadrados dos res\u00edduos como valores de resposta.<\/span><\/p>\n 4.<\/strong> Calcule a estat\u00edstica do teste Qui-quadrado X 2<\/sup> na forma n*R 2<\/sup> new<\/sub> onde:<\/span><\/p>\n Se o valor p que corresponde a esta estat\u00edstica de teste qui-quadrado com p<\/em> (o n\u00famero de preditores) graus de liberdade estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia (ou seja, \u03b1 = 0,05), ent\u00e3o rejeite a hip\u00f3tese nula e conclua que a heterocedasticidade est\u00e1 presente .<\/span><\/p>\n Caso contr\u00e1rio, n\u00e3o rejeite a hip\u00f3tese nula. Neste caso, presume-se que a homocedasticidade esteja presente.<\/span><\/p>\n Observe que a maioria dos softwares estat\u00edsticos pode realizar facilmente o teste de Breusch-Pagan, ent\u00e3o voc\u00ea provavelmente nunca precisar\u00e1 executar essas etapas manualmente, mas \u00e9 \u00fatil saber o que est\u00e1 acontecendo nos bastidores.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte conjunto de dados contendo informa\u00e7\u00f5es sobre 10 jogadores de basquete diferentes:<\/span> <\/p>\n Usando software estat\u00edstico, ajustamos o seguinte modelo de regress\u00e3o linear m\u00faltipla<\/a> :<\/span><\/p>\n pontua\u00e7\u00e3o = 62,47 + 1,12*(pontos) + 0,88*(assist\u00eancias) \u2013 0,43*(rebotes)<\/span><\/p>\n Em seguida, usamos este modelo para fazer previs\u00f5es sobre a classifica\u00e7\u00e3o de cada jogador e calcular os res\u00edduos quadrados (ou seja, a diferen\u00e7a quadrada entre a classifica\u00e7\u00e3o prevista e a classifica\u00e7\u00e3o real):<\/span> <\/p>\n Em seguida, ajustamos um novo modelo de regress\u00e3o usando os quadrados dos res\u00edduos como valores de resposta e as vari\u00e1veis preditoras originais como vari\u00e1veis preditoras mais uma vez. Encontramos o seguinte:<\/span><\/p>\n Portanto, nossa estat\u00edstica de teste Qui-quadrado para o teste Breusch-Pagan \u00e9 n*R 2<\/sup> new<\/sub> = 10*.600395 = 6.00395<\/strong> . Os graus de liberdade s\u00e3o p<\/em> = 3 vari\u00e1veis preditoras.<\/span><\/p>\n De acordo com a calculadora do qui quadrado para o valor P<\/a> , o valor p que corresponde a X 2<\/sup> = 6,00395 com 3 graus de liberdade \u00e9 0,111418<\/strong> .<\/span><\/p>\n Como esse valor p n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula. Portanto, assumimos que a homocedasticidade est\u00e1 presente.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir fornecem exemplos passo a passo de como realizar o teste Breusch-Pagan em diferentes programas estat\u00edsticos:<\/span><\/p>\n Como realizar um teste Breusch-Pagan no Excel<\/a> Uma das principais suposi\u00e7\u00f5es da regress\u00e3o linear \u00e9 que os res\u00edduos s\u00e3o distribu\u00eddos com vari\u00e2ncia igual em cada n\u00edvel da vari\u00e1vel preditora. Essa suposi\u00e7\u00e3o \u00e9 conhecida como homocedasticidade . Quando esta suposi\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 respeitada, diz-se que a heterocedasticidade est\u00e1 presente nos res\u00edduos. Quando isso acontece, os resultados da regress\u00e3o tornam-se n\u00e3o confi\u00e1veis. Uma maneira […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1332","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n![\"Exemplo](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/het2.jpg\")
<\/p>\n O que \u00e9 o teste Breusch-Pagan?<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Um exemplo do teste Breusch-Pagan<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pb1-1.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pb2-1.png\")
<\/p>\n\n
O teste Breusch-Pagan na pr\u00e1tica<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como realizar um teste de Breusch-Pagan em R<\/a>
Como realizar um teste Breusch-Pagan em Python<\/a>
Como realizar um teste Breusch-Pagan no Stata<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"