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1. CRIA NOVO MODELO DE REGRESSÃO
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Edição das 21h50min de 19 de agosto de 2014

ROTEIRO ANALISE MODELO REGRESSÃO


1. CRIA NOVO MODELO DE REGRESSÃO

  • a partir da tela de Boas Vindas
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  • Ou a partir da barra de ferramentas padrão:
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2. INFORMANDO DADOS PRELIMINARES DO MODELO

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3. RETORNANDO AO MENU MODELO / PROPRIEDADES

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Variável dependente: • Unitário (preferencialmente) OU • Total

Variáveis Independentes (ordem preferencial de construção das escalas) • Quantitativas • Dicotômicas • Proxy e • Qualitativas (Códigos Alocados)

Obs.: Códigos alocados, dicotômicas e quantitativas que podem ser contadas são variáveis discretas.


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4. DIGITAÇÃO DOS DADOS DA AMOSTRA E DO IMÓVEL AVALIANDO

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5. ANALISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS DA AMOSTRA

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Estatística descritiva

• Gráficos de dispersão (Exibir Variáveis) • Histogramas das Variáveis • Medidas de tendência central, limites e dispersão


No módulo exibir variáveis será possível:

• Identificar erros de digitação • Extrapolação das variáveis independentes em relação aos imóveis avaliando; • Identificar no gráfico os pontos discrepantes para cada variável independente; • Tendência linear entre as variáveis independentes e variável dependente. Por exemplo: O setor urbano aumenta, o valor deve aumentar. Se existir inversão, o problema pode ser de colinearidade ou existência de pontos influenciantes..


6. CALCULO DA EQUAÇÃO DE REGRESSÃO
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4.1 – METODOS DE CÁLCULO

• GERAL – todas as regressões possíveis (combinação de todas as variáveis com todas as transformações selecionadas). • SIMPLIFICADO – mais do que 10 variáveis e todas as transformações 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); • DIRIGIDO – reprodução de um modelo específico.

Iniciar com as transformações mais simples, isto é, x, 1/x e ln x

OBS.: não transformar valores códigos alocados (em revisão pela NBR 14.653).

A estatística de DURBIN WATSON é específica para uso em séries temporais. A sua utilização esta em revisão pela NBR 14.653-2 e não se aplica a dados de corte transversal.

Seleção do modelo preferencialmente pela estimativa.

Calculo Dos Coeficientes • Deve-se utilizar o método dos mínimos quadrados para pequenas amostras; O método da máxima verossimalhança é utilizado para grandes amostras (>> 60).

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7. SELEÇÃO DO MODELO

• COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO – desejável que seja maior ou igual a 75% - indica uma correlação de média a forte entre as variáveis independentes e a variável dependente. Se o coeficiente é menor de 0,75, verificar e analisar as variáveis.

TESTES FORMAIS – Definidos na NBR 14.653-2.

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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

• A variável com o maior t (t student) é a variável mais importante no modelo de regressão

Grau de Precisão amplitude I.C. (80%)

III ≤ 30% II ≤ 40 % I ≤ 50 %

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Obs.: O grau de precisão e de fundamentação é afetado pelo uso de códigos alocados. O GRAU MÁXIMO é II.

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

DISTRIBUIÇÃO DOS RESIDUOS

[ 68 , 90 , 95 ] => Sugestão [ 66 a 74, 85 a 95, 95 a 100]


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

Inversão de variável independente irá aparecer em vermelho e os motivos são: a. pontos influenciantes b. colinearidade ou c. falta de variável chave no modelo

O GRAFICO é ideal para análise de variáveis qualitativas, quantitativas e Proxy.

Para as variáveis DICOTOMICAS verificar a coluna da relação com a variável dependente. Exemplo dos lotes de Juiz de Fora, a inserção em condomínio, verifica-se que 21,39% de valorização para os que estão dentro do condomínio. Se desse abaixo de 15 % poderia arbitrar valores na necessidade de utilizar o “campo de arbítrio”.

Outro exemplo é o índice de aproveitamento. Para os imóveis com coeficiente de 1,8 o valor do imóvel será 44,07% , pois o poder construtivo do lote será bem maior do que daqueles com índice de aproveitamento de 1,.3

9. ANALISE DOS RESIDUOS

7.1 Resíduos da regressão • HOMOCEDÁSTICO (erro constante) – pág.11 – vide os gráficos com possíveis tendências que não são aceitas. • RESIDUO RELATIVO (coluna) - o ideal < 40 % • RESIDUO RELATIVO (coluna) - > 70 % = TESTAR O MODELO S/O DADO

10. ADERENCIA

• Laudo na modalidade completo anexar o GRAFICO ADERENCIA (valor estimado x preço observado). • Pontos mais distantes da DIAGONAL (linha amarela) são os dados mais discrepantes, e devemos analisar e dar maior atenção. • O segundo gráfico exibe a curva normal reduzida permitindo verificar se a distribuição dos dados tendem a se aproximar da distribuição norma [ 68 , 90 , 95 ].

11. PROJEÇÃO DE VALORES • O “intervalo de confiança” é utilizado para medir a precisão da avaliação. • O “campo de arbítrio” deve ser utilizando para tratar singularidades dos imóveis que estão sendo avaliados pela impossibilidade de coletar informações no mercado imobiliário. O campo de arbítrio está limitado a uma semi-amplitude em torno do valor pontual de +- 15%. • Arredondar o valor final em até 1% do valor adotado.

12. FUNDAMENTAÇÃO – O grau final de fundamentação do trabalho pode ser enquadrado em Grau III, II ou I. Caso não seja possível alcançar o Grau I o trabalho não será classificado na fundamentação e os motivos que impediram de obter pelo menos o grau I devem ser explicitados no Laudo de Avaliação.

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