{"id":628,"date":"2023-07-29T06:57:39","date_gmt":"2023-07-29T06:57:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-estatistica-paga-de-breusch\/"},"modified":"2023-07-29T06:57:39","modified_gmt":"2023-07-29T06:57:39","slug":"teste-de-estatistica-paga-de-breusch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-estatistica-paga-de-breusch\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste breusch-pagan no stata"},"content":{"rendered":"

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A regress\u00e3o linear m\u00faltipla<\/a> \u00e9 um m\u00e9todo que podemos usar para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre m\u00faltiplas vari\u00e1veis explicativas e uma vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n

Infelizmente, um problema que ocorre frequentemente na regress\u00e3o \u00e9 conhecido como<\/span> heterocedasticidade<\/a> , no qual h\u00e1 uma mudan\u00e7a sistem\u00e1tica na vari\u00e2ncia dos res\u00edduos ao longo de um intervalo de valores medidos.<\/span><\/p>\n

Um teste que podemos usar para determinar se a heterocedasticidade est\u00e1 presente \u00e9 o teste de Breusch-Pagan<\/a> . Este teste produz uma estat\u00edstica de teste qui-quadrado e um valor p correspondente.<\/span><\/p>\n

Se o valor p estiver abaixo de um determinado limite (as escolhas comuns s\u00e3o 0,01, 0,05 e 0,10), ent\u00e3o h\u00e1 evid\u00eancias suficientes para dizer que a heterocedasticidade est\u00e1 presente.<\/span><\/p>\n

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

Exemplo: teste Breusch-Pagan em Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Usaremos o conjunto de dados Stata integrado automaticamente<\/em> para ilustrar como realizar o teste Breusch-Pagan.<\/span><\/p>\n

Etapa 1: Carregar e exibir dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Primeiro, use o seguinte comando para carregar os dados:<\/span><\/p>\n

\n

uso autom\u00e1tico do sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Em seguida, exiba os dados brutos usando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

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

\"Conjunto<\/p>\n

Etapa 2: Execute a regress\u00e3o linear m\u00faltipla.<\/strong><\/span><\/p>\n

A seguir, inseriremos o seguinte comando para realizar uma regress\u00e3o linear m\u00faltipla usando pre\u00e7o<\/em> como vari\u00e1vel de resposta e mpg<\/em> e peso<\/em> como vari\u00e1veis explicativas:<\/span><\/p>\n

\n

pre\u00e7o de regress\u00e3o peso mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Sa\u00edda<\/p>\n

Etapa 3: execute o teste de Breusch-Pagan.<\/strong><\/span><\/p>\n

Depois de ajustar o modelo de regress\u00e3o, podemos ent\u00e3o realizar o teste de Breusch-Pagan usando o comando hettest<\/strong> , que \u00e9 a abrevia\u00e7\u00e3o de “teste de heterocedasticidade”:<\/span><\/p>\n

\n

o mais quente<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Resultado<\/p>\n

Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n

Ho:<\/strong> Esta \u00e9 a hip\u00f3tese nula do teste, que afirma que existe vari\u00e2ncia constante entre os res\u00edduos.<\/span><\/p>\n

Vari\u00e1veis:<\/strong> Isso nos informa a vari\u00e1vel de resposta que foi usada no modelo de regress\u00e3o. Neste caso foi o pre\u00e7o<\/em> vari\u00e1vel.<\/span><\/p>\n

chi2(1):<\/strong> Esta \u00e9 a estat\u00edstica do teste qui-quadrado do teste. Neste caso, s\u00e3o 14h78.<\/span><\/p>\n

Prob > chi2:<\/strong> Este \u00e9 o valor p que corresponde \u00e0 estat\u00edstica do teste qui-quadrado. Neste caso \u00e9 0,0001. Sendo este valor inferior a 0,05, podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que h\u00e1 heterocedasticidade nos dados.<\/span><\/p>\n

O que fazer a seguir<\/strong><\/span><\/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 do teste de Breusch-Pagan, significa que a heterocedasticidade est\u00e1 presente nos dados. Neste caso, os erros padr\u00e3o exibidos na tabela de resultados da regress\u00e3o n\u00e3o s\u00e3o confi\u00e1veis. Existem v\u00e1rias maneiras 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. Por exemplo, voc\u00ea pode usar log(price) em vez de price como vari\u00e1vel de resposta. Geralmente, obter o logaritmo da vari\u00e1vel de resposta \u00e9 uma forma eficaz de eliminar a heterocedasticidade. 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. Essencialmente, isso atribui pesos baixos aos pontos de dados que possuem vari\u00e2ncias mais altas, reduzindo seus quadrados residuais. Quando os pesos apropriados s\u00e3o usados, isso pode eliminar o problema da heterocedasticidade.<\/span><\/p>\n

A regress\u00e3o linear m\u00faltipla \u00e9 um m\u00e9todo que podemos usar para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre m\u00faltiplas vari\u00e1veis explicativas e uma vari\u00e1vel de resposta. Infelizmente, um problema que ocorre frequentemente na regress\u00e3o \u00e9 conhecido como heterocedasticidade , no qual h\u00e1 uma mudan\u00e7a sistem\u00e1tica na vari\u00e2ncia dos res\u00edduos ao longo de um intervalo de valores medidos. 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3. Use erros padr\u00e3o robustos.<\/strong> Erros padr\u00e3o robustos s\u00e3o mais “robustos” para o problema da heterocedasticidade e tendem a fornecer uma medida mais precisa do verdadeiro erro padr\u00e3o de um coeficiente de regress\u00e3o. Confira este tutorial<\/a> para aprender como usar erros padr\u00e3o robustos em regress\u00e3o no Stata.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"