{"id":612,"date":"2023-07-29T08:12:06","date_gmt":"2023-07-29T08:12:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatistica-de-regressao-linear-simples\/"},"modified":"2023-07-29T08:12:06","modified_gmt":"2023-07-29T08:12:06","slug":"estatistica-de-regressao-linear-simples","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatistica-de-regressao-linear-simples\/","title":{"rendered":"Como realizar regress\u00e3o linear simples no stata"},"content":{"rendered":"

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A regress\u00e3o linear simples<\/a><\/strong> \u00e9 um m\u00e9todo que voc\u00ea pode usar para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre uma vari\u00e1vel explicativa, x, e uma vari\u00e1vel de resposta, y.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como realizar uma regress\u00e3o linear simples no Stata.<\/span><\/p>\n

Exemplo: Regress\u00e3o Linear Simples em Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Suponha que queiramos entender a rela\u00e7\u00e3o entre o peso de um carro e sua quilometragem por gal\u00e3o. Para explorar essa rela\u00e7\u00e3o, podemos realizar uma regress\u00e3o linear simples usando o peso como vari\u00e1vel explicativa e milhas por gal\u00e3o como vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n

Conclua as etapas a seguir no Stata para realizar uma regress\u00e3o linear simples usando o conjunto de dados chamado auto<\/em> , que cont\u00e9m dados de 74 carros diferentes.<\/span><\/p>\n

Etapa 1: carregar dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Carregue os dados digitando o seguinte na caixa de comando:<\/span><\/p>\n

\n

use https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/auto<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Etapa 2: obtenha um resumo dos dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Obtenha uma compreens\u00e3o r\u00e1pida dos dados com os quais voc\u00ea est\u00e1 trabalhando digitando o seguinte na caixa Comando:<\/span><\/p>\n

\n

resumir<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Resuma<\/p>\n

Podemos ver que existem 12 vari\u00e1veis diferentes no conjunto de dados, mas as \u00fanicas duas que nos interessam s\u00e3o mpg<\/em> e peso<\/em> .<\/span><\/p>\n

Etapa 3: visualize os dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Antes de realizar uma regress\u00e3o linear simples, vamos primeiro criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o de peso versus mpg para que possamos visualizar a rela\u00e7\u00e3o entre essas duas vari\u00e1veis e verificar se h\u00e1 valores discrepantes \u00f3bvios. Digite o seguinte na caixa Comando para criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o:<\/span><\/p>\n

\n

dispers\u00e3o de peso mpg<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Isso produz o seguinte gr\u00e1fico de dispers\u00e3o:<\/span> <\/p>\n

\"Gr\u00e1fico<\/p>\n

Podemos ver que carros com pesos maiores tendem a ter menos milhas por gal\u00e3o. Para quantificar esta rela\u00e7\u00e3o, realizaremos agora uma regress\u00e3o linear simples.<\/span><\/p>\n

Etapa 4: execute uma regress\u00e3o linear simples.<\/strong><\/span><\/p>\n

Digite o seguinte na caixa Comando para realizar uma regress\u00e3o linear simples usando peso como vari\u00e1vel explicativa e mpg como vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n

\n

regredir peso para mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Interpretando<\/p>\n

Veja como interpretar os n\u00fameros mais interessantes no resultado:<\/span><\/p>\n

R ao quadrado:<\/strong> 0,6515. Esta \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o da vari\u00e2ncia na vari\u00e1vel resposta que pode ser explicada pela vari\u00e1vel explicativa. Neste exemplo, 65,15% da varia\u00e7\u00e3o do mpg pode ser explicada pelo peso.<\/span><\/p>\n

Coef (peso):<\/strong> -0,006. Isto nos diz a mudan\u00e7a m\u00e9dia na vari\u00e1vel de resposta associada a um aumento de uma unidade na vari\u00e1vel explicativa. Neste exemplo, cada aumento de meio quilo no peso est\u00e1 associado a uma diminui\u00e7\u00e3o de 0,006 mpg em m\u00e9dia.<\/span><\/p>\n

Coef (_cons):<\/strong> 39,44028. Isso nos diz o valor m\u00e9dio da vari\u00e1vel resposta quando a vari\u00e1vel explicativa \u00e9 zero. Neste exemplo, o mpg m\u00e9dio \u00e9 39,44028 quando o peso de um carro \u00e9 zero. Realmente n\u00e3o faz sentido interpretar isso, j\u00e1 que o peso de um carro n\u00e3o pode ser zero, mas o n\u00famero 39,44028 \u00e9 necess\u00e1rio para formar uma equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

P>|t| (peso):<\/strong> 0,000. Este \u00e9 o valor p associado \u00e0 estat\u00edstica de teste de peso. Neste caso, como este valor \u00e9 inferior a 0,05, podemos concluir que existe uma rela\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa entre peso e mpg.<\/span><\/p>\n

Equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o:<\/strong> Finalmente, podemos formar uma equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o usando os dois valores dos coeficientes. Neste caso, a equa\u00e7\u00e3o seria:<\/span><\/p>\n

mpg previsto = 39,44028 \u2013 0,0060087*(peso)<\/span><\/p>\n

Podemos utilizar esta equa\u00e7\u00e3o para determinar o mpg esperado para um carro, dado o seu peso. Por exemplo, um carro que pesa 4.000 libras deve ter um mpg de 15.405:<\/span><\/p>\n

mpg previsto = 39,44028 \u2013 0,0060087*(4000) = 15,405<\/span><\/p>\n

Etapa 5: Relate os resultados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Finalmente, queremos relatar os resultados da nossa regress\u00e3o linear simples. Aqui est\u00e1 um exemplo de como fazer isso:<\/span><\/p>\n

\n

Uma regress\u00e3o linear foi realizada para quantificar a rela\u00e7\u00e3o entre o peso de um carro e suas milhas por gal\u00e3o. Uma amostra de 74 carros foi utilizada na an\u00e1lise.<\/span><\/p>\n

Os resultados mostraram que houve uma rela\u00e7\u00e3o estatisticamente significativa entre peso e mpg (t = -11,60, p <0,0001) e que o peso foi respons\u00e1vel por 65,15% da variabilidade explicada em mpg.<\/span><\/p>\n

A equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o acabou sendo:<\/span><\/p>\n

mpg previsto = 39,44 \u2013 0,006 (peso)<\/span><\/p>\n

Cada libra adicional foi associada a uma diminui\u00e7\u00e3o, em m\u00e9dia, de -0,006 milhas por gal\u00e3o.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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