{"id":4521,"date":"2023-07-10T10:39:30","date_gmt":"2023-07-10T10:39:30","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-pagao-breusch-sas\/"},"modified":"2023-07-10T10:39:30","modified_gmt":"2023-07-10T10:39:30","slug":"teste-pagao-breusch-sas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-pagao-breusch-sas\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste breusch-pagan no sas"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Um teste de Breusch-Pagan<\/a> \u00e9 usado para determinar se a heterocedasticidade<\/a> est\u00e1 presente em uma an\u00e1lise de regress\u00e3o.<\/span><\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como realizar um teste Breusch-Pagan no SAS.<\/span><\/p>\n

Exemplo: teste Breusch-Pagan no SAS<\/strong><\/h2>\n

Suponha que queiramos ajustar um modelo de regress\u00e3o linear m\u00faltipla que usa o n\u00famero de horas gastas estudando e o n\u00famero de exames pr\u00e1ticos realizados para prever a nota do exame final dos alunos:<\/span><\/p>\n

Nota do exame = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> (horas) + \u03b2 2<\/sub> (exames preparat\u00f3rios)<\/span><\/p>\n

Primeiro, usaremos o seguinte c\u00f3digo para criar um conjunto de dados contendo essas informa\u00e7\u00f5es para 20 alunos:<\/span> <\/p>\n

 \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> exam_data;\n    input<\/span> hours prep_exams score;\n    datalines<\/span> ;\n1 1 76\n2 3 78\n2 3 85\n4 5 88\n2 2 72\n1 2 69\n5 1 94\n4 1 94\n2 0 88\n4 3 92\n4 4 90\n3 3 75\n6 2 90\n5 4 90\n3 4 82\n4 4 85\n6 5 90\n2 1 83\n1 0 62\n2 1 76\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/<\/span>\nproc print<\/span> data<\/span> =exam_data;<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 A seguir, usaremos o modelo proc<\/strong> para ajustar este modelo de regress\u00e3o linear m\u00faltipla, bem como a declara\u00e7\u00e3o pag\u00e3<\/strong> para realizar o teste Breusch-Pagan para heterocedasticidade:<\/span> <\/p>\n
 \/*fit regression model and perform Breusch Pagan test*\/\n<\/span>proc model<\/span> data<\/span> =exam_data;\n    parms<\/span> a1 b1 b2;\n    score = a1 + b1*hours + b2*prep_exams;\n    fit<\/span> score \/ pagan=(1 hours prep_exams)\n    out<\/span> =resid1 outsid<\/span> ;\nrun<\/span> ;\nquit<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"Teste<\/p>\n
 A \u00faltima tabela de resultados mostra os resultados do teste Breusch-Pagan.<\/span><\/p>\n
 Nesta tabela podemos ver que a estat\u00edstica de teste \u00e9 5,05<\/b> e o valor p correspondente \u00e9 0,0803<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Como o valor p n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula.<\/span><\/p>\n
 Isto significa que n\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para afirmar que a heterocedasticidade est\u00e1 presente no modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 \u00c9 portanto poss\u00edvel interpretar com seguran\u00e7a os erros padr\u00e3o das estimativas dos coeficientes na tabela de resumo da regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 O que fazer a seguir<\/strong><\/h2>\n
 Se voc\u00ea n\u00e3o rejeitar a hip\u00f3tese nula do teste de Breusch-Pagan, ent\u00e3o a heterocedasticidade n\u00e3o estar\u00e1 presente e voc\u00ea poder\u00e1 interpretar o resultado da regress\u00e3o original.<\/span><\/p>\n
 Por\u00e9m, se voc\u00ea rejeitar a hip\u00f3tese nula, significa que a heterocedasticidade est\u00e1 presente nos dados. Neste caso, os erros padr\u00e3o exibidos na tabela de resultados da regress\u00e3o podem n\u00e3o ser confi\u00e1veis.<\/span><\/p>\n
 Existem v\u00e1rias maneiras comuns de resolver esse problema, incluindo:<\/span><\/p>\n
 1. Transforme a vari\u00e1vel de resposta.<\/strong> Voc\u00ea pode tentar realizar uma transforma\u00e7\u00e3o na vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n
 Por exemplo, voc\u00ea pode usar a vari\u00e1vel de resposta de log em vez da vari\u00e1vel de resposta original.<\/span><\/p>\n
 Geralmente<\/span> , obter o log da vari\u00e1vel de resposta \u00e9 uma forma eficaz de remover a heterocedasticidade.<\/span><\/p>\n
 Outra transforma\u00e7\u00e3o comum \u00e9 usar a raiz quadrada da vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n
 2. Use regress\u00e3o ponderada.<\/strong> Este tipo de regress\u00e3o atribui um peso a cada ponto de dados com base na vari\u00e2ncia do seu valor ajustado.<\/span><\/p>\n
 Isso atribui pesos pequenos aos pontos de dados que possuem vari\u00e2ncias mais altas, reduzindo seus quadrados residuais.<\/span><\/p>\n
 Quando os pesos apropriados s\u00e3o usados, isso pode eliminar o problema da heterocedasticidade.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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