Editando Categoria:Regressão Linear (seção)

== 1.2	HIPÓTESES BÁSICAS ==


Os modelos de Regressão Linear Múltipla estão sujeitos às hipóteses básicas e que se resumem, de forma geral, na verificação da normalidade, homocedasticidade, não auto-regressão e graus de colinearidade. Em Gonzalez (2003), se relacionam as causas das rupturas destes pressupostos básicos da regressão linear na Engenharia de Avaliações. Normalmente estas causas são devidas à distribuição espacial dos dados que provoca a autocorrelação espacial, ao desconhecimento da forma da linha de regressão, que supostamente pode assumir a forma não linear, à não normalidade dos resíduos e à multicolinearidade, com a influência simultânea de diversos atributos dos imóveis.<br><br>
Em Kmenta (1978) ressalta-se o fato de que grande parte da econometria moderna deve sua existência à descoberta de que os estimadores dos MQO são, de fato, inconsistentes. Em Costa Neto (2000) ressalta-se que, quando a linha da regressão não é conhecida de antemão, esta deve ser inferida juntamente com os parâmetros da regressão. No caso da regressão linear, as soluções obtidas com o método dos MQO estão restritas aos modelos lineares em seus parâmetros, restringindo o leque das soluções viáveis aos problemas a serem estudados.<br><br>
As principais dificuldades para a modelagem dos dados utilizando a regressão linear estão ligadas os seguintes fatores:
*A maioria dos modelos apresenta relações não lineares, cujo tratamento não atingiu ainda parâmetros satisfatórios de análise. Neste caso, modelos não lineares podem apresentar melhores resultados. Como artifício matemático é utilizado o procedimento de transformações nas variáveis, buscando linearizá-las;
*As amostras apresentam elevado nível ruído, ou seja, de erros na mensuração das variáveis e no enquadramento correto das características qualitativas dos imóveis; 
*O alto grau de colinearidade entre variáveis independentes dificulta a identificação da influência de cada atributo na formação dos preços e consequentemente no valor dos imóveis;
*A dificuldade na definição de escala numérica adequada para estudos de fatores subjetivos ligados às atitudes de compradores e vendedores, expectativas, gosto dos consumidores, disponibilidade de recursos, legislação em curso.<br><br>
Conclui-se que existem criticas à adoção exclusiva dos modelos de regressão linear na Engenharia de Avaliações e por estes motivos outras metodologias devem ser testadas.<br><br>