SisReN: Primeiros Passos

ROTEIRO ANALISE MODELO REGRESSÃO

1. CRIA NOVO MODELO DE REGRESSÃO

• a partir da tela de Boas Vindas

• Ou a partir da barra de ferramentas padrão:

2. INFORMANDO DADOS PRELIMINARES DO MODELO

3. RETORNANDO AO MENU MODELO / PROPRIEDADES

• Variável dependente:
  • Unitário (preferencialmente) OU
  • Total

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

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

4. DIGITAÇÃO DOS DADOS DA AMOSTRA E DO IMÓVEL AVALIANDO

5. ANALISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS DA AMOSTRA

• 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: Se a variável setor urbano aumenta, a localização do imóvel melhora e o valor deste deve aumentar. Se existir inversão, o problema pode ser de colinearidade ou existência de pontos influenciantes..

6. CALCULO DA EQUAÇÃO DE REGRESSÃO

• 6.1 – 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.: as variáveis de códigos alocados podem ser transformadas(revisão realizada pela NBR 14.653-2, de 2011).

A estatística de DURBIN WATSON é específica para uso em séries temporais. Não deve ser utilizada com dados de corte transversal e nem com agrupamento de dados de corte transversal pois os resultados são inconsistentes. A sua utilização foi revista pela NBR 14.653-2 e não se aplica a dados de corte transversal.
Seleção do modelo deve ser 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).
  

7. SELEÇÃO DO MODELO

• COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO – desejável que seja maior que ou igual a 0,75 - 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 se o modelo está corretamente especificado.

• TESTES FORMAIS – são aqueles cujos parâmetros de aceitação e rejeição são perfeitamente definidos na NBR 14.653-2.
  

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 linear

Grau de Precisão	amplitude I.C. (80%)
III	≤ 30%
II	≤ 40 %
I	≤ 50 %

• Obs.:
  • O grau de precisão e de fundamentação não é afetado pelo uso de variáveis de códigos alocados.
  • Verificar o sentido de variação da variável independente em relação à variável dependente:
    • se é negativo ou positivo. Exemplo: a área aumenta o valor/m² deve diminuir.

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 prováveis motivos são:
  • pontos influenciantes,
  • colinearidade ou
  • falta de variável chave no modelo

O gráfico da projeção de valores para cada variável independente 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

9.1 Resíduos da regressão

• HOMOCEDÁSTICO (erro constante),
• RESIDUO RELATIVO (coluna) - o ideal < 40 %
• RESIDUO RELATIVO (coluna) - > 70 % = TESTAR O MODELO S/O DADO

10. ADERENCIA

• Laudo na modalidade completo ou simplificado anexar o GRÁFICO ADERÊNCIA (valor estimado x preço observado).
• Pontos mais distantes da DIAGONAL (linha amarela) são os dados mais discrepantes, e devemos analisar e dar maior atenção a estes dados.
• 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 é uma sugestão da NBR 14653.

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.