{"id":642,"date":"2023-07-29T05:48:42","date_gmt":"2023-07-29T05:48:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-calcular-vive-no-excel\/"},"modified":"2023-07-29T05:48:42","modified_gmt":"2023-07-29T05:48:42","slug":"como-calcular-vive-no-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-calcular-vive-no-excel\/","title":{"rendered":"Como calcular vif no excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-multicolinearidade\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">A multicolinearidade<\/a> na an\u00e1lise de regress\u00e3o ocorre quando duas ou mais vari\u00e1veis explicativas s\u00e3o altamente correlacionadas entre si, de modo que n\u00e3o fornecem informa\u00e7\u00f5es \u00fanicas ou independentes no modelo de regress\u00e3o. Se o grau de correla\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis for alto o suficiente, isso pode causar problemas no ajuste e na interpreta\u00e7\u00e3o do modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Felizmente, \u00e9 poss\u00edvel detectar multicolinearidade usando uma m\u00e9trica chamada <strong>fator de infla\u00e7\u00e3o de vari\u00e2ncia (VIF)<\/strong> , que mede a correla\u00e7\u00e3o e a for\u00e7a da correla\u00e7\u00e3o entre vari\u00e1veis explicativas em um modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este tutorial explica como calcular VIF no Excel.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo: calculando VIF no Excel<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para este exemplo, realizaremos regress\u00e3o linear m\u00faltipla usando o seguinte conjunto de dados que descreve os atributos de 10 jogadores de basquete. Ajustaremos um modelo de regress\u00e3o usando a classifica\u00e7\u00e3o como vari\u00e1vel de resposta e pontos, assist\u00eancias e rebotes como vari\u00e1veis explicativas. A seguir, identificaremos os valores VIF para cada vari\u00e1vel explicativa.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6102 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel1.png\" alt=\"Dados brutos no Excel\" width=\"423\" height=\"365\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 1: execute a regress\u00e3o linear m\u00faltipla.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Na faixa superior, v\u00e1 para a guia Dados e clique em An\u00e1lise de Dados. Se voc\u00ea n\u00e3o vir essa op\u00e7\u00e3o, primeiro<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/como-carregar-o-pacote-de-ferramentas-de-analise-no-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">instale o software Analysis ToolPak gratuito<\/a> <span style=\"color: #000000;\">.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5292 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\" alt=\"Pacote de ferramentas de an\u00e1lise de dados no Excel\" width=\"504\" height=\"192\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Depois de clicar em An\u00e1lise de Dados, uma nova janela aparecer\u00e1. Selecione <em>Regress\u00e3o<\/em> e clique em OK.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6103 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel2.png\" alt=\"Regress\u00e3o com ferramentas de an\u00e1lise de dados no Excel\" width=\"473\" height=\"466\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Preencha as tabelas necess\u00e1rias para as vari\u00e1veis de resposta e vari\u00e1veis explicativas e clique em OK.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6104 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel3.png\" alt=\"Regress\u00e3o M\u00faltipla no Excel\" width=\"453\" height=\"597\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Isso produz o seguinte resultado:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6106 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel4.png\" alt=\"Sa\u00edda de regress\u00e3o no Excel\" width=\"668\" height=\"267\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passo 2: Calcule o VIF para cada vari\u00e1vel explicativa.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seguir, podemos calcular o VIF para cada uma das tr\u00eas vari\u00e1veis explicativas realizando regress\u00f5es individuais usando uma vari\u00e1vel explicativa como vari\u00e1vel resposta e as outras duas como vari\u00e1veis explicativas.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, podemos calcular o VIF para a vari\u00e1vel <em>pontos<\/em> realizando uma regress\u00e3o linear m\u00faltipla usando <em>pontos<\/em> como vari\u00e1vel de resposta e <em>assist\u00eancias<\/em> e <em>rebotes<\/em> como vari\u00e1veis explicativas.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Isso produz o seguinte resultado:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6108 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/vifexcel5.png\" alt=\"Calcule VIF no Excel\" width=\"669\" height=\"316\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O VIF para <em>pontos<\/em> \u00e9 calculado como 1 \/ (1 \u2013 R Square) = 1 \/ (1 \u2013 0,433099) = <strong>1,76<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ent\u00e3o repetir esse processo para as outras duas vari\u00e1veis, <em>assist\u00eancias<\/em> e <em>rebotes<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Acontece que os VIFs para as tr\u00eas vari\u00e1veis explicativas s\u00e3o os seguintes:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">pontos: <strong>1,76<\/strong><\/span><br \/> <span style=\"color: #000000;\">assist\u00eancias: <strong>1,96<\/strong><\/span><br \/> <span style=\"color: #000000;\">rebotes: <strong>1,18<\/strong><\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Como interpretar valores VIF<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O valor VIF come\u00e7a em 1 e n\u00e3o tem limite superior. Uma regra geral para interpretar VIFs \u00e9:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Um valor 1 indica que n\u00e3o h\u00e1 correla\u00e7\u00e3o entre uma determinada vari\u00e1vel explicativa e qualquer outra vari\u00e1vel explicativa no modelo.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Um valor entre 1 e 5 indica uma correla\u00e7\u00e3o moderada entre uma determinada vari\u00e1vel explicativa e outras vari\u00e1veis explicativas no modelo, mas muitas vezes n\u00e3o \u00e9 suficientemente grave para exigir aten\u00e7\u00e3o especial.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Um valor superior a 5 indica uma correla\u00e7\u00e3o potencialmente grave entre uma determinada vari\u00e1vel explicativa e outras vari\u00e1veis explicativas do modelo. Nesse caso, as estimativas dos coeficientes e os valores p nos resultados da regress\u00e3o provavelmente n\u00e3o s\u00e3o confi\u00e1veis.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como cada um dos valores VIF das vari\u00e1veis explicativas em nosso modelo de regress\u00e3o \u00e9 fechado em 1, a multicolinearidade n\u00e3o \u00e9 um problema em nosso exemplo.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A multicolinearidade na an\u00e1lise de regress\u00e3o ocorre quando duas ou mais vari\u00e1veis explicativas s\u00e3o altamente correlacionadas entre si, de modo que n\u00e3o fornecem informa\u00e7\u00f5es \u00fanicas ou independentes no modelo de regress\u00e3o. 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