SisDEA:Roteiro RL: mudanças entre as edições

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Este roteiro foi criado com a intenção de auxiliar o profissional na utilização do software com o objetivo de extrair os melhores resultados e acessando todos os recursos do software, conforme as técnicas consagradas de modelagem de dados.<br><br>
Este roteiro foi criado com a intenção de auxiliar o profissional na utilização do software com o objetivo de extrair os melhores resultados e acessando todos os recursos do software, conforme as técnicas consagradas de modelagem de dados.<br><br>


;1. COMO CRIAR UM MODELO NO SISDEA
;1. COMO CRIAR UM MODELO NO SISDEA


Ao iniciar o SisDEA Home, será apresentada a tela inicial de “Bem Vindo ao SisDEA Windows”.
Ao iniciar o SisDEA Home, será apresentada a tela inicial de “Bem Vindo ao SisDEA Windows”.
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* Clique aqui com o mouse para incluir uma variável texto ou
* Clique com o mouse no primeiro ícone de +  para incluir uma variável texto ou


* aqui para incluir uma variável numérica, que não esteja na lista de variáveis.
* no segundo ícone de + para incluir uma variável numérica, que não esteja na lista de variáveis.


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As escalas das variáveis independentes devem ser criadas levando em consideração a seguinte ordem de prioridade:
As escalas das variáveis independentes devem ser criadas levando em consideração a seguinte ordem de prioridade:
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Obs.: As variáveis de códigos alocados, as dicotômicas e as quantitativas que podem ser contadas, são variáveis discretas. A NBR 14.653-2 exige o atendimento à micro numerosidade para as variáveis de códigos alocados e para as dicotômicas.
Obs.: As variáveis de códigos alocados, as dicotômicas e as quantitativas que podem ser contadas, são variáveis discretas. A NBR 14.653-2 exige o atendimento à micro numerosidade para as variáveis de códigos alocados e para as dicotômicas.
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1.4. Definir a senha para o modelo:
1.4. Definir a senha para o modelo:


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1.5. Digitando os dados da amostra e das projeções de valores:
1.5. Digitando os dados da amostra e das projeções de valores:


Ao finalizar a criação do modelo, será exibida a caixa de diálogo ilustrada a seguir, solicitando a confirmação para o nome do modelo. O nome padrão é SisDEA1.
Ao finalizar a criação do modelo, será exibida a caixa de diálogo ilustrada a seguir, solicitando a confirmação para o nome do modelo. O nome padrão é SisDEA1.
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[[File:D10.jpg]]
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Os modelos do SisDEA possuem a extensão ".sda". Após salvar o modelo com o nome desejado, será disponibilizado o módulo de edição de dados.  
Os modelos do SisDEA possuem a extensão ".sda". Após salvar o modelo com o nome desejado, será disponibilizado o módulo de edição de dados.  
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[[File:D11.jpg]]  
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Editando os dados da amostra e das projeções de valores:
Editando os dados da amostra e das projeções de valores (imóveis a serem avaliados):


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;2. RETORNANDO AO MENU MODELO / PROPRIEDADES
;2. RETORNANDO AO MENU MODELO / PROPRIEDADES
   
   
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<br>[[File:D13.jpg]]<br><br>


Para retornar ao menu Modelo | Propriedades, selecione a opção de Menu Modelo, e depois Propriedades.
Para retornar ao menu Modelo | Propriedades, selecione a opção de Menu Modelo, e depois Propriedades.


;3. RETORNADO PARA A DIGITAÇÃO DOS DADOS DA AMOSTRA E DO IMÓVEL AVALIANDO  
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;3. RETORNANDO PARA A DIGITAÇÃO DOS DADOS DA AMOSTRA E DO(S) IMÓVEL(EIS) AVALIANDO(S)


[[File:D14.jpg]]
<br>[[File:D14.jpg]]<br><br>
   
   
Para retornar ao menu Dados | Editar Dados, selecione a opção de Menu Dados e depois selecione o primeiro botão da barra de ferramentas.
Para retornar ao menu Dados | Editar Dados, selecione a opção de Menu Dados e depois selecione o primeiro botão da barra de ferramentas.
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;4. ANALISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS DA AMOSTRA
;4. ANALISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS DA AMOSTRA


[[File:D15.png]]
<br>[[File:D15.png]]<br><br>
 
Uso da estatística descritiva:


* Gráficos de dispersão (Exibir Variáveis)
*Uso da estatística descritiva:
* Histogramas das variáveis
* Medidas de tendência central, limites das variáveis e dispersão dos dados;
* Identificação de dados e variáveis inconsistentes ou pouco representativas.


** Gráficos de dispersão (Exibir Variáveis)
** Histogramas das variáveis
** Medidas de tendência central, limites das variáveis e dispersão dos dados;
** Identificação de dados e variáveis inconsistentes ou pouco representativas.


No módulo exibir variáveis será possível:
*No módulo exibir variáveis será possível:


* Identificar erros de digitação;
** Identificar erros de digitação;
* Verificar se houve a extrapolação das variáveis independentes em relação aos atributos dos imóveis avaliando;
** Verificar se houve a extrapolação das variáveis independentes em relação aos atributos dos imóveis avaliando;
* Identificar no gráfico de dispersão os pontos discrepantes para cada variável independente;
** Identificar no gráfico de dispersão os pontos discrepantes para cada variável independente;
* Identificar a tendência linear entre as variáveis independentes e a variável dependente. Por exemplo: A área total aumenta, o valor unitário deve diminuir.  Se existir inversão, o problema pode estar na colinearidade ou na existência de pontos influenciantes.<br>
** Identificar a tendência linear entre as variáveis independentes e a variável dependente. Por exemplo: A área total aumenta, o valor unitário deve diminuir.  Se existir inversão, o problema pode estar na colinearidade ou na existência de pontos influenciantes.
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;5. CALCULO DA EQUAÇÃO DE REGRESSÃO
;5. CALCULO DA EQUAÇÃO DE REGRESSÃO


Para acessar o módulo de opções de cálculo, selecione a aba Ferramentas e em seguida o botão Calcular do grupo da Regressão Linear.
Para acessar o módulo de opções de cálculo, selecione a aba Ferramentas e em seguida o botão Calcular do grupo da Regressão Linear.


<br>[[File:D16.jpg]]<br>
<br>[[File:D16.jpg]]<br><br>


*Métodos de Cálculo da Regressão Linear
*Métodos de Cálculo da Regressão Linear
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** Simplificado – esta opção deve ser selecionada quando existir um número grande de variáveis e todas as transformações foram selecionadas (útil quando o cálculo da equação de regressão levar a um número muito grande de modelos e o tempo de espera pela resposta do programa também é grande);
** Simplificado – esta opção deve ser selecionada quando existir um número grande de variáveis e todas as transformações foram selecionadas (útil quando o cálculo da equação de regressão levar a um número muito grande de modelos e o tempo de espera pela resposta do programa também é grande);


Obs. : A sugestão é iniciar com as transformações mais simples: x, 1/x e ln x. Não transformar variáveis de códigos alocados (em revisão pela NBR 14.653).
*Restrição na escolha do modelo de regressão
** Indique qual o sentido de correlação esperada de cada variável independente em relação à variável dependente. Caso a variável independente apresente um sentido contrário ao definido nesta etapa, ela será listada no módulo da equação na cor vermelha.


<br>Obs. : A sugestão é iniciar com as transformações mais simples: x, 1/x e ln x. Todas as variáveis podem ser transformadas, incluindo as de códigos alocados. Entretanto, as variáveis dicotômicas e aquelas que apresentem valores 0 (zero) ou negativo, não serão transformadas. As dicotômicas não alteram o resultado da regressão e as demais não permitem transformações para a forma inversa e ln.
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A estatística de DURBIN WATSON é específica para uso em séries temporais. A sua utilização está prevista para uso nas avaliações de empreendimento e não é exigida pela NBR 14.653-2, pois não se aplica à analise de “dados de corte transversal”.
A estatística de DURBIN WATSON é específica para uso em séries temporais. A sua utilização está prevista para uso nas avaliações de empreendimento e não é exigida pela NBR 14.653-2, pois não se aplica à analise de “dados de corte transversal”.
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*Cálculo dos Coeficientes
*Cálculo dos Coeficientes
* Sugere-se utilizar o método dos mínimos quadrados para amostras com poucos dados; O método da máxima verossimilhança pode ser utilizado para grandes amostras (>> 60). A seleção do modelo deve preferencialmente ser fixada na opção pela "Estimativa".
*Sugere-se utilizar o método dos mínimos quadrados para amostras com poucos dados; O método da máxima verossimilhança pode ser utilizado para grandes amostras (>> 60). A seleção do modelo deve preferencialmente ser fixada na opção pela "Estimativa".


Variável dependente
Variável dependente
* Indique se a variável dependente foi definida como valor unitário ou total. Em seguida, informe qual é a variável que representa a área dos imóveis e que deverá ser utilizada na projeção de valores. Se a variável base não for definida, não será possível obter o valor total e unitário para a projeção de valores.
* Indique se a variável dependente foi definida como valor unitário ou total. Em seguida, informe qual é a variável que representa a área dos imóveis e que deverá ser utilizada na projeção de valores. Se a variável base não for definida, não será possível obter o valor total e unitário para a projeção de valores.<br><br>


6. SELEÇÃO DO MODELO
;6. SELEÇÃO DO MODELO
   
   
*COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO – desejável que seja maior ou igual a 0,75, indicando que existe uma correlação variando de média a forte entre as variáveis independentes e a variável dependente. Se o coeficiente for menor de 0,75, sugerimos analisar as variáveis e os dados. Podem existir dados influenciantes, as escalas das variáveis independentes podem estar inadequadas ou houve a omissão de variáveis chaves.
*COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO – desejável que seja maior ou igual a 0,75, indicando que existe uma correlação variando de média a forte entre as variáveis independentes e a variável dependente. Se o coeficiente for menor de 0,75, sugerimos analisar as variáveis e os dados. Podem existir dados influenciantes, as escalas das variáveis independentes podem estar inadequadas ou houve a omissão de variáveis chaves.
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TESTES FORMAIS – Definidos na NBR 14.653-2.
TESTES FORMAIS – Definidos na NBR 14.653-2.
    
    
[[File:D17.png]]
<br>[[File:D17.png]]<br><br>


*Significância do modelo (f) Grau de Fundamentação
*Significância do modelo (f) Grau de Fundamentação
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*Significância das variáveis Nível de confiança Grau de Fundamentação
*Significância das variáveis Nível de confiança Grau de Fundamentação
*<= 10% >= 90% III
**<= 10% >= 90% III
*<= 20 % >= 80% II
**<= 20 % >= 80% II
*<= 30 % >= 70% I
**<= 30 % >= 70% I
 


*Grau de Precisão (Amplitude do I.C. (N.C. 80%))
*Grau de Precisão (Amplitude do I.C. (N.C. 80%))
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**I ≤ 50 %
**I ≤ 50 %
    
    
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*Verificar o sinal da variável: se é negativo ou positivo. Exemplo: a área aumenta o valor/m² não deve aumentar.


Verificar o sinal da variável: se é negativo ou positivo. Exemplo: a área aumenta o valor/m² não deve aumentar.
*DISTRIBUIÇÃO DOS RESÍDUOS


DISTRIBUIÇÃO DOS RESÍDUOS
**[ 68 , 90 , 95 ] => Sugestão [ 66 a 74, 85 a 95, 95 a 100]


[ 68 , 90 , 95 ] => Sugestão [ 66 a 74, 85 a 95, 95 a 100]
Obs.: Os graus de precisão e de fundamentação não são mais afetados pelo uso de variáveis de códigos alocados, a partir da revisão de 2011 da parte 2 da NBR 14653.
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Obs.: Os graus de precisão e de fundamentação não são mais afetados pelo uso de variáveis de códigos alocados, a partir da revisão de 2011 da parte 2 da NBR 14653.
;7. ANALISE DA EQUAÇÃO – verificar o gráfico da função estimativa.<br><br>


7. ANALISE DA EQUAÇÃO – verificar o gráfico da função estimativa.
<br>[[File:D18.jpg]]<br><br>


Se houver inversão em uma ou mais variáveis independentes, estas serão exibidas na cor vermelho neste módulo. Os principais motivos podem ser:
*Se houver inversão em uma ou mais variáveis independentes, estas serão exibidas na cor vermelho neste módulo. Os principais motivos podem ser:
a. pontos influenciantes (dados discrepantes para a variável);
a. pontos influenciantes (dados discrepantes para a variável);<br>
b. colinearidade (auto grau de correlação linear entre as variáveis independentes); ou
b. colinearidade (auto grau de correlação linear entre as variáveis independentes); ou<br>
c. omissão de variável chave no modelo.
c. omissão de variável chave no modelo.<br><br>


O gráfico pode ser utilizado para a análise de variáveis qualitativas (códigos alocados ou ajustados), quantitativas e Proxy. Para as variáveis DICOTOMICAS a sugestão é verificar a coluna da elasticidade com a variável dependente.  
O gráfico pode ser utilizado para a análise de variáveis qualitativas (códigos alocados ou ajustados), quantitativas e Proxy. Para as variáveis DICOTOMICAS a sugestão é verificar a coluna da elasticidade com a variável dependente.  
<br><br>
No exemplo abaixo, para a variável Evento, que assume os valores 1 (venda) e 2 (Oferta), verifica-se que o fator oferta é de 9,02%.  
No exemplo abaixo, para a variável Evento, que assume os valores 1 (venda) e 2 (Oferta), verifica-se que o fator oferta é de 9,02%.  


[[File:D19.png]]
<br>[[File:D19.png]]<br><br>
 


8. ANALISE DOS RESÍDUOS
;8. Análise dos Resíduos


8.1 Resíduos da regressão
8.1 Resíduos da regressão
• HOMOCEDÁSTICO (verificar se no gráfico de resíduos da regressão o erro constante, ou seja, os pontos estão espalhados sem nenhum desenho definido).
• RESÍDUO RELATIVO (coluna) - o ideal < 40 %
• RESÍDUO RELATIVO (coluna) - > 70 % = testar o modelo sem o dado


* HOMOCEDÁSTICO (verificar se no gráfico de resíduos da regressão o erro é constante, ou seja, os pontos estão espalhados sem nenhum desenho definido;
* RESÍDUO RELATIVO (coluna) - sugestão: valores normalmente abaixo de < 40 %;
* RESÍDUO RELATIVO (coluna) - sugestão: valores acime de 70%, testar o modelo sem o dado;
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;9. ADERÊNCIA
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O módulo de aderência permite analisar dois gráficos:


*O primeiro, ou localizado à direita no canto superior, é o da Aderência entre os dados observados e os valores estimados. Este gráfico permite verificar com rapidez o poder de “predição” do modelo. O quanto o modelo ajustou-se aos dados coletados.


9. ADERÊNCIA
*O segundo gráfico é para verificar se houve aderência dos resíduos do modelo de regressão à distribuição normal, que está representada pela distribuição normal reduzida.


O módulo de aderência permite analisar dois gráficos:
Neste módulo, é importante salientar que:
 
O primeiro, ou localizado à direita no canto superior, é o da Aderência entre os dados observados e os valores estimados. Este gráfico permite verificar com rapidez o poder de “predição” do modelo. O quanto o modelo ajustou-se aos dados coletados.


O segundo gráfico é para verificar se houve aderência dos resíduos do modelo de regressão à distribuição normal, que está representada pela distribuição normal reduzida.
* O Laudo de Avaliação, na modalidade completo, deve ter anexado o Gráfico de Aderência (valores estimados x preços observados).
* Os pontos mais distantes da diagonal (linha amarela) são os dados mais discrepantes, e devemos analisar e dar a estes a maior atenção.
* O segundo gráfico exibe a curva normal reduzida permitindo verificar se a distribuição dos resíduos tende a se aproximar da distribuição normal:
** Distribuição normal - [ 68 , 90 , 95 ].


Neste módulo, é importante salientar que:
<br>[[File:D20.jpg]]<br>
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• O Laudo de Avaliação, na modalidade completo, deve ter anexado o Gráfico de Aderência (valores estimados x preços observados).
;10. PROJEÇÃO DE VALORES
• Os pontos mais distantes da diagonal (linha amarela) são os dados mais discrepantes, e devemos analisar e dar a estes a maior atenção.
• O segundo gráfico exibe a curva normal reduzida permitindo verificar se a distribuição dos resíduos tende a se aproximar da distribuição normal:
o Distribuição normal - [ 68 , 90 , 95 ].


[[File:D20.jpg]]
* O “intervalo de confiança” é utilizado para medir a precisão da avaliação, ou para fazer estimativas (avaliações) intervalares.


10. PROJEÇÃO DE VALORES
<br>[[File:D21.png]]<br><br>


O “intervalo de confiança” é utilizado para medir a precisão da avaliação, ou para fazer estimativas (avaliações) intervalares.
* O “campo de arbítrio” é utilizado para arbitrar valores quando o imóvel avaliando apresentar uma ou mais singularidades. Ao utilizar o campo de arbítrio, será necessário apresentar a justificativa no laudo de avaliação.


[[File:D21.png]]
* O valor final do laudo de avaliação deve ser arredondado em até 1%. A finalidade é retirar a idéia de exatidão de valores, já que os mesmos são estimativas e não medidas de valores.


• O “campo de arbítrio” é utilizado para arbitrar valores quando o imóvel avaliando apresentar uma ou mais singularidades. Ao utilizar o campo de arbítrio, será necessário apresentar a justificativa no laudo de avaliação.
<br>[[File:D22.jpg]]<br><br>


O valor final do laudo de avaliação deve ser arredondado em até 1%. A finalidade é retirar a idéia de exatidão de valores, já que os mesmos são estimativas e não medidas de valores.
;11. EXPORTANDO OS DADOS PARA O EXCEL<br>
[[File:D22.jpg]]


11. EXPORTANDO OS DADOS PARA O EXCEL<br>
Todos os dados e resultados podem ser exportados para a planilha Microsoft Excel, versão 2003 a 2010. Ao exportar os dados, é possível acessar a tabela de fundamentação da NBR 14653-2. Para exportar, selecione a opção Dados | Exportar, conforme ilustrado a seguir:
Todos os dados e resultados podem ser exportados para a planilha Microsoft Excel, versão 2003 a 2010. Ao exportar os dados, é possível acessar a tabela de fundamentação da NBR 14653-2. Para exportar, selecione a opção Dados | Exportar, conforme ilustrado a seguir:


[[File:D23.jpg]]
<br>[[File:D23.jpg]]<br><br>


12. GERANDO RELATÓRIO SINTÉTICO DE VALORES
;12. GERANDO RELATÓRIO SINTÉTICO DE VALORES


Os principais resultados estatísticos gerados pelo SisDEA podem ser editados em um arquivo compatível com o Microsoft Word. Selecione esta opção, conforme ilustrado abaixo, através do Menu Exibir | Resultados.
Os principais resultados estatísticos gerados pelo SisDEA podem ser editados em um arquivo compatível com o Microsoft Word. Selecione esta opção, conforme ilustrado abaixo, através do Menu Exibir | Resultados.


[[File:D24.jpg]]
<br>[[File:D24.jpg]]<br><br>
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Edição atual tal como às 14h51min de 22 de agosto de 2018

Roteiro para Análise de Modelos de Regressão


Este roteiro foi criado com a intenção de auxiliar o profissional na utilização do software com o objetivo de extrair os melhores resultados e acessando todos os recursos do software, conforme as técnicas consagradas de modelagem de dados.

1. COMO CRIAR UM MODELO NO SISDEA

Ao iniciar o SisDEA Home, será apresentada a tela inicial de “Bem Vindo ao SisDEA Windows”.

Selecione a opção “Criar Novo Modelo”. Esta opção irá ativar o módulo de construção de modelos passo-a-passo. Ao final deste módulo, o modelo gerado poderá ser salvo em disco e irá possuir a extensão .sda.


D1.jpg

1.1. Informações sobre o modelo:

  • Na tela abaixo você será solicitado a informar:

    • Autor do modelo: nome do autor e responsável técnico pelo trabalho;
    • Nome de referência do modelo: nome que será impresso nos relatórios do modelo;
    • Data de criação: atribuída com base na data atual do computador;
    • Área de Concentração: Escolha entre Avaliação, Economia, Medicina e Engenharia;
    • Tipologia: Tipologia referente à área de concentração. Para Avaliação de Imóveis, as opções são:

      D2.jpg

    • Descrição do modelo: insira informações sobre a aplicação do modelo, qual a abrangência e para qual finalidade o modelo foi criado.


D3.png


1.2. Definir as variáveis do modelo:

Nesta etapa de criação dos modelos, serão definidas as variáveis que compõe as hipóetes básicas. Poderão ser incluídas variáveis numéricas e alfanuméricas. Para incluir uma variável numérica ou alfanumérica, selecione a mesma da lista de variáveis, disponível ao lado direito da caixa de diálogo e depois clique no botão

D4.jpg

D5.png

É possível também criar uma nova variável, que não esteja na lista, utilizando a barra de ferramentas, conforme a seguir ilustrado:

D6.png

  • Clique com o mouse no primeiro ícone de + para incluir uma variável texto ou
  • no segundo ícone de + para incluir uma variável numérica, que não esteja na lista de variáveis.


1.3. Classificar as variáveis do modelo:


D7.png

D8.jpg

As escalas das variáveis independentes devem ser criadas levando em consideração a seguinte ordem de prioridade:

  • Quantitativas (são as variáveis que podem ser medidas ou contadas);
  • Dicotômicas, Binárias ou Dummy (assumem somente dois valores);
  • Proxy (escalas apropriadas de tabelas ou trabalhos científicos) e
  • Qualitativas – Códigos Alocados, que devem iniciar com o código 1, utilizando números naturais e crescentes. O número 1 deve ser atribuído à pior característica.


Obs.: As variáveis de códigos alocados, as dicotômicas e as quantitativas que podem ser contadas, são variáveis discretas. A NBR 14.653-2 exige o atendimento à micro numerosidade para as variáveis de códigos alocados e para as dicotômicas.

1.4. Definir a senha para o modelo:

Ao finalizar a criação do modelo, é possível proteger o mesmo de possíveis alterações selecionando a opção “Modelo protegido por Senha”.

Marque a opção “Modelo protegido por senha”. Você poderá definir dois tipos de senha:

  • Somente leitura (o arquivo pode ser visualizado se a senha não for fornecida durante a abertura do modelo);
  • Acesso completo (para abrir o modelo é necessária a senha definida nesta etapa)


D9.jpg


1.5. Digitando os dados da amostra e das projeções de valores:

Ao finalizar a criação do modelo, será exibida a caixa de diálogo ilustrada a seguir, solicitando a confirmação para o nome do modelo. O nome padrão é SisDEA1.

D10.jpg

Os modelos do SisDEA possuem a extensão ".sda". Após salvar o modelo com o nome desejado, será disponibilizado o módulo de edição de dados.

D11.jpg

Editando os dados da amostra e das projeções de valores (imóveis a serem avaliados):


D12.jpg

2. RETORNANDO AO MENU MODELO / PROPRIEDADES


D13.jpg

Para retornar ao menu Modelo | Propriedades, selecione a opção de Menu Modelo, e depois Propriedades.



3. RETORNANDO PARA A DIGITAÇÃO DOS DADOS DA AMOSTRA E DO(S) IMÓVEL(EIS) AVALIANDO(S)


D14.jpg

Para retornar ao menu Dados | Editar Dados, selecione a opção de Menu Dados e depois selecione o primeiro botão da barra de ferramentas.

4. ANALISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS DA AMOSTRA


D15.png

  • Uso da estatística descritiva:
    • Gráficos de dispersão (Exibir Variáveis)
    • Histogramas das variáveis
    • Medidas de tendência central, limites das variáveis e dispersão dos dados;
    • Identificação de dados e variáveis inconsistentes ou pouco representativas.
  • No módulo exibir variáveis será possível:
    • Identificar erros de digitação;
    • Verificar se houve a extrapolação das variáveis independentes em relação aos atributos dos imóveis avaliando;
    • Identificar no gráfico de dispersão os pontos discrepantes para cada variável independente;
    • Identificar a tendência linear entre as variáveis independentes e a variável dependente. Por exemplo: A área total aumenta, o valor unitário deve diminuir. Se existir inversão, o problema pode estar na colinearidade ou na existência de pontos influenciantes.



5. CALCULO DA EQUAÇÃO DE REGRESSÃO

Para acessar o módulo de opções de cálculo, selecione a aba Ferramentas e em seguida o botão Calcular do grupo da Regressão Linear.


D16.jpg

  • Métodos de Cálculo da Regressão Linear
    • Todas as regressões possíveis – os modelos são obtidos com a combinação de todas as variáveis com todas as transformações selecionadas;
    • Simplificado – esta opção deve ser selecionada quando existir um número grande de variáveis e todas as transformações foram selecionadas (útil quando o cálculo da equação de regressão levar a um número muito grande de modelos e o tempo de espera pela resposta do programa também é grande);
  • Restrição na escolha do modelo de regressão
    • Indique qual o sentido de correlação esperada de cada variável independente em relação à variável dependente. Caso a variável independente apresente um sentido contrário ao definido nesta etapa, ela será listada no módulo da equação na cor vermelha.


Obs. : A sugestão é iniciar com as transformações mais simples: x, 1/x e ln x. Todas as variáveis podem ser transformadas, incluindo as de códigos alocados. Entretanto, as variáveis dicotômicas e aquelas que apresentem valores 0 (zero) ou negativo, não serão transformadas. As dicotômicas não alteram o resultado da regressão e as demais não permitem transformações para a forma inversa e ln.
A estatística de DURBIN WATSON é específica para uso em séries temporais. A sua utilização está prevista para uso nas avaliações de empreendimento e não é exigida pela NBR 14.653-2, pois não se aplica à analise de “dados de corte transversal”.

  • Cálculo dos Coeficientes
  • Sugere-se utilizar o método dos mínimos quadrados para amostras com poucos dados; O método da máxima verossimilhança pode ser utilizado para grandes amostras (>> 60). A seleção do modelo deve preferencialmente ser fixada na opção pela "Estimativa".

Variável dependente

  • Indique se a variável dependente foi definida como valor unitário ou total. Em seguida, informe qual é a variável que representa a área dos imóveis e que deverá ser utilizada na projeção de valores. Se a variável base não for definida, não será possível obter o valor total e unitário para a projeção de valores.

6. SELEÇÃO DO MODELO
  • COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO – desejável que seja maior ou igual a 0,75, indicando que existe uma correlação variando de média a forte entre as variáveis independentes e a variável dependente. Se o coeficiente for menor de 0,75, sugerimos analisar as variáveis e os dados. Podem existir dados influenciantes, as escalas das variáveis independentes podem estar inadequadas ou houve a omissão de variáveis chaves.

TESTES FORMAIS – Definidos na NBR 14.653-2.


D17.png

  • Significância do modelo (f) Grau de Fundamentação
    • <= 1% III
    • <= 2 % II
    • < =5% I
  • Significância das variáveis Nível de confiança Grau de Fundamentação
    • <= 10% >= 90% III
    • <= 20 % >= 80% II
    • <= 30 % >= 70% I
  • Grau de Precisão (Amplitude do I.C. (N.C. 80%))
    • III ≤ 30%
    • II ≤ 40 %
    • I ≤ 50 %
  • Verificar o sinal da variável: se é negativo ou positivo. Exemplo: a área aumenta o valor/m² não deve aumentar.
  • DISTRIBUIÇÃO DOS RESÍDUOS
    • [ 68 , 90 , 95 ] => Sugestão [ 66 a 74, 85 a 95, 95 a 100]

Obs.: Os graus de precisão e de fundamentação não são mais afetados pelo uso de variáveis de códigos alocados, a partir da revisão de 2011 da parte 2 da NBR 14653.

7. ANALISE DA EQUAÇÃO – verificar o gráfico da função estimativa.


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  • Se houver inversão em uma ou mais variáveis independentes, estas serão exibidas na cor vermelho neste módulo. Os principais motivos podem ser:

a. pontos influenciantes (dados discrepantes para a variável);
b. colinearidade (auto grau de correlação linear entre as variáveis independentes); ou
c. omissão de variável chave no modelo.

O gráfico pode ser utilizado para a análise de variáveis qualitativas (códigos alocados ou ajustados), quantitativas e Proxy. Para as variáveis DICOTOMICAS a sugestão é verificar a coluna da elasticidade com a variável dependente.

No exemplo abaixo, para a variável Evento, que assume os valores 1 (venda) e 2 (Oferta), verifica-se que o fator oferta é de 9,02%.


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8. Análise dos Resíduos

8.1 Resíduos da regressão

  • HOMOCEDÁSTICO (verificar se no gráfico de resíduos da regressão o erro é constante, ou seja, os pontos estão espalhados sem nenhum desenho definido;
  • RESÍDUO RELATIVO (coluna) - sugestão: valores normalmente abaixo de < 40 %;
  • RESÍDUO RELATIVO (coluna) - sugestão: valores acime de 70%, testar o modelo sem o dado;



9. ADERÊNCIA


O módulo de aderência permite analisar dois gráficos:

  • O primeiro, ou localizado à direita no canto superior, é o da Aderência entre os dados observados e os valores estimados. Este gráfico permite verificar com rapidez o poder de “predição” do modelo. O quanto o modelo ajustou-se aos dados coletados.
  • O segundo gráfico é para verificar se houve aderência dos resíduos do modelo de regressão à distribuição normal, que está representada pela distribuição normal reduzida.

Neste módulo, é importante salientar que:

  • O Laudo de Avaliação, na modalidade completo, deve ter anexado o Gráfico de Aderência (valores estimados x preços observados).
  • Os pontos mais distantes da diagonal (linha amarela) são os dados mais discrepantes, e devemos analisar e dar a estes a maior atenção.
  • O segundo gráfico exibe a curva normal reduzida permitindo verificar se a distribuição dos resíduos tende a se aproximar da distribuição normal:
    • Distribuição normal - [ 68 , 90 , 95 ].


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10. PROJEÇÃO DE VALORES
  • O “intervalo de confiança” é utilizado para medir a precisão da avaliação, ou para fazer estimativas (avaliações) intervalares.


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  • O “campo de arbítrio” é utilizado para arbitrar valores quando o imóvel avaliando apresentar uma ou mais singularidades. Ao utilizar o campo de arbítrio, será necessário apresentar a justificativa no laudo de avaliação.
  • O valor final do laudo de avaliação deve ser arredondado em até 1%. A finalidade é retirar a idéia de exatidão de valores, já que os mesmos são estimativas e não medidas de valores.


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11. EXPORTANDO OS DADOS PARA O EXCEL

Todos os dados e resultados podem ser exportados para a planilha Microsoft Excel, versão 2003 a 2010. Ao exportar os dados, é possível acessar a tabela de fundamentação da NBR 14653-2. Para exportar, selecione a opção Dados | Exportar, conforme ilustrado a seguir:


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12. GERANDO RELATÓRIO SINTÉTICO DE VALORES

Os principais resultados estatísticos gerados pelo SisDEA podem ser editados em um arquivo compatível com o Microsoft Word. Selecione esta opção, conforme ilustrado abaixo, através do Menu Exibir | Resultados.


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