{"id":630,"date":"2023-07-29T06:44:42","date_gmt":"2023-07-29T06:44:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/valores-previstos-estatisticas-de-regressao-de-residuos\/"},"modified":"2023-07-29T06:44:42","modified_gmt":"2023-07-29T06:44:42","slug":"valores-previstos-estatisticas-de-regressao-de-residuos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/valores-previstos-estatisticas-de-regressao-de-residuos\/","title":{"rendered":"Como obter valores previstos e res\u00edduos no stata"},"content":{"rendered":"

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

Quando realizamos regress\u00e3o linear em um conjunto de dados, obtemos uma equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o que pode ser usada para prever os valores de uma vari\u00e1vel resposta, dados os valores das vari\u00e1veis explicativas.<\/span><\/p>\n

Podemos ent\u00e3o medir a diferen\u00e7a entre os valores previstos e os valores reais para obter os res\u00edduos<\/strong> de cada previs\u00e3o. Isso nos ajuda a ter uma ideia de qu\u00e3o bem nosso modelo de regress\u00e3o prev\u00ea os valores de resposta.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como obter valores previstos<\/strong> e res\u00edduos<\/strong> para um modelo de regress\u00e3o no Stata.<\/span><\/p>\n

Exemplo: Como obter valores e res\u00edduos previstos<\/strong><\/span><\/h3>\n

Para este exemplo, usaremos o conjunto de dados integrado do Stata chamado auto<\/em> . Usaremos mpg<\/em> e deslocamento<\/em> como vari\u00e1veis explicativas e pre\u00e7o<\/em> como vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n

Use as etapas a seguir para realizar uma regress\u00e3o linear e, em seguida, obter os valores previstos e os res\u00edduos para o modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n

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

Primeiro, carregaremos os dados usando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

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

A seguir, obteremos um r\u00e1pido resumo dos dados usando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

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

\"Resuma<\/p>\n

Etapa 2: ajuste o modelo de regress\u00e3o.<\/strong><\/span><\/p>\n

A seguir, usaremos o seguinte comando para ajustar o modelo de regress\u00e3o:<\/span><\/p>\n

\n

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

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

A equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o estimada \u00e9:<\/span><\/p>\n

pre\u00e7o estimado = 6672,766 -121,1833*(mpg) + 10,50885*(deslocamento)<\/span><\/p>\n

Etapa 3: Obtenha os valores previstos.<\/strong><\/span><\/p>\n

Podemos obter os valores previstos usando o comando prever<\/strong> e armazenando esses valores em uma vari\u00e1vel com o nome que desejarmos. Neste caso, usaremos o nome pred_price<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prever pred_price<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Podemos exibir os pre\u00e7os reais e os pre\u00e7os previstos lado a lado usando o comando list<\/strong> . Existem 74 valores previstos no total, mas exibiremos apenas os 10 primeiros usando o comando in 1\/10<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

pre\u00e7o de tabela pred_price em 1\/10<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Valores<\/p>\n

Etapa 4: obtenha o res\u00edduo.<\/strong><\/span><\/p>\n

Podemos obter os res\u00edduos de cada previs\u00e3o usando o comando residuals<\/strong> e armazenando esses valores em uma vari\u00e1vel com o nome que quisermos. Neste caso, usaremos o nome resid_price<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prever pre\u00e7o_resid\u00eancia, res\u00edduos<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Podemos exibir o pre\u00e7o real, o pre\u00e7o esperado e os res\u00edduos lado a lado usando o comando de lista<\/strong> novamente:<\/span><\/p>\n

\n

pre\u00e7o de tabela pred_price resid_price em 1\/10<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"res\u00edduos<\/p>\n

Etapa 5: crie um gr\u00e1fico de valores previstos em rela\u00e7\u00e3o aos res\u00edduos.<\/strong><\/span><\/p>\n

Por fim, podemos criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar a rela\u00e7\u00e3o entre os valores previstos e os res\u00edduos:<\/span><\/p>\n

\n

dispers\u00e3o reside_price pred_price<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

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

Podemos ver que, em m\u00e9dia, os res\u00edduos tendem a aumentar \u00e0 medida que os valores ajustados aumentam. Isto pode ser um sinal de heterocedasticidade<\/a> \u2013 quando a distribui\u00e7\u00e3o dos res\u00edduos n\u00e3o \u00e9 constante em cada n\u00edvel de resposta.<\/span><\/p>\n

Poder\u00edamos testar formalmente a heterocedasticidade usando o teste de Breusch-Pagan<\/a> e resolver isso usando erros padr\u00e3o robustos<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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