{"id":635,"date":"2023-07-29T06:25:27","date_gmt":"2023-07-29T06:25:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/alguns-graficos-de-estatisticas\/"},"modified":"2023-07-29T06:25:27","modified_gmt":"2023-07-29T06:25:27","slug":"alguns-graficos-de-estatisticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/alguns-graficos-de-estatisticas\/","title":{"rendered":"Como criar e interpretar gr\u00e1ficos qq no stata"},"content":{"rendered":"

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Um gr\u00e1fico QQ<\/strong> , abrevia\u00e7\u00e3o de “quantil-quantil”, \u00e9 frequentemente usado para avaliar se os res\u00edduos de uma an\u00e1lise de regress\u00e3o s\u00e3o normalmente distribu\u00eddos ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como criar e interpretar um gr\u00e1fico QQ no Stata.<\/span><\/p>\n

Exemplo: gr\u00e1fico QQ no Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Para este exemplo, usaremos o conjunto de dados autom\u00e1tico<\/em> incorporado ao Stata. Ajustaremos um modelo de regress\u00e3o linear m\u00faltipla, usando mpg<\/em> e deslocamento<\/em> como vari\u00e1veis explicativas e pre\u00e7o<\/em> como vari\u00e1vel resposta. Obteremos ent\u00e3o os res\u00edduos do modelo e criaremos um gr\u00e1fico QQ para ver se os res\u00edduos seguem uma distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n

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

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

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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

Etapa 3: Calcule os res\u00edduos<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Lembre-se de que um res\u00edduo<\/strong> \u00e9 simplesmente a diferen\u00e7a entre o valor da resposta prevista (conforme calculado pela equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o estimada) e o valor da resposta real.<\/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

Etapa 4: Crie o gr\u00e1fico QQ.<\/strong><\/span><\/p>\n

Agora que temos uma lista de res\u00edduos, podemos criar um gr\u00e1fico QQ usando o comando qnorm<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

qnorm pre\u00e7o_resid<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

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

Etapa 5: interprete o gr\u00e1fico QQ.<\/strong><\/span><\/p>\n

A ideia por tr\u00e1s de um gr\u00e1fico QQ \u00e9 simples: se os res\u00edduos seguem uma linha aproximadamente reta em um \u00e2ngulo de 45 graus, ent\u00e3o os res\u00edduos t\u00eam distribui\u00e7\u00e3o aproximadamente normal. Podemos ver em nosso gr\u00e1fico QQ acima que os res\u00edduos tendem a se desviar um pouco da linha de 45 graus, principalmente nas extremidades, o que pode indicar que eles n\u00e3o est\u00e3o normalmente distribu\u00eddos.<\/span><\/p>\n

Embora um gr\u00e1fico QQ n\u00e3o seja um teste estat\u00edstico formal, ele fornece uma maneira simples de verificar visualmente se os res\u00edduos s\u00e3o normalmente distribu\u00eddos ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Se acontecer que seus res\u00edduos se desviam significativamente da linha de 45 graus no gr\u00e1fico QQ, voc\u00ea pode considerar realizar uma transforma\u00e7\u00e3o na vari\u00e1vel de resposta em sua regress\u00e3o, por exemplo, usando a raiz quadrada ou o log da vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n

Se os res\u00edduos se desviarem apenas ligeiramente, n\u00e3o ser\u00e1 necess\u00e1rio se preocupar em transformar a vari\u00e1vel resposta, pois a regress\u00e3o \u00e9 bastante robusta a desvios da normalidade.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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