Caro Antonio,
Porque uma das variáveis parece com nome em vermelho? Só a descrição da variável.
Att. Fabiano
nome da variavel aprece em vermelho, porque?
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Re: nome da variavel aprece em vermelho, porque?
Indica que o sentido de correlação desta variável com os preços está invertido. Ao selecionar as opções de cálculo do modelo de regressão, você indica qual o sentido de correlação de cada variável independente em relação a dependente. Se houver inversão, a variável será indicada em vermelho.
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Re: nome da variavel aprece em vermelho, porque?
Caro Antonio,
Em relação a isso, "Nome da variável aprece em vermelho", qual seria a ação que devo tomar para corrigir?
Em relação a isso, "Nome da variável aprece em vermelho", qual seria a ação que devo tomar para corrigir?
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Re: nome da variavel aprece em vermelho, porque?
Existem 3 causas possíveis para a inversão da variável:
1. Existem dados influenciando o comportamento da variável. Para corrigir essa situação, você precisa identificar esses dados analisando os gráficos de dispersão da aba Variáveis - Exibir Variáveis e desabilitá-los dos cálculos;
2. A variável invertida está correlacionada com outra variável independente ou um conjunto das demais variáveis independentes. Nesse caso você deve analisar as matrizes de correlações isoladas e com influência na aba Ferramentas - Correlações para identificar quais são as variáveis correlacionadas. Em seguida, deverá identificar a estrutura da colinearidade e coletar mais dados para quebrá-la;
3. A variável é estatisticamente insignificante. Caso nada do que foi feito anteriormente resolva o problema, a variável será estatisticamente insignificante e poderá ser desabilitada.
1. Existem dados influenciando o comportamento da variável. Para corrigir essa situação, você precisa identificar esses dados analisando os gráficos de dispersão da aba Variáveis - Exibir Variáveis e desabilitá-los dos cálculos;
2. A variável invertida está correlacionada com outra variável independente ou um conjunto das demais variáveis independentes. Nesse caso você deve analisar as matrizes de correlações isoladas e com influência na aba Ferramentas - Correlações para identificar quais são as variáveis correlacionadas. Em seguida, deverá identificar a estrutura da colinearidade e coletar mais dados para quebrá-la;
3. A variável é estatisticamente insignificante. Caso nada do que foi feito anteriormente resolva o problema, a variável será estatisticamente insignificante e poderá ser desabilitada.