SisReN: Primeiros Passos: mudanças entre as edições

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


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7. SELEÇÃO DO MODELO
7. SELEÇÃO DO MODELO
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*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.
*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 – Definidos na NBR 14.653-2.<br/>
*TESTES FORMAIS – são aqueles cujos parâmetros de aceitação e rejeição são perfeitamente definidos na NBR 14.653-2.<br>


[[Arquivo: 11.png]]<br/>
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*Significância do modelo (f)|Grau de Fundamentação
{|style="border: 1px solid #9C9C9C"
**≤ 1%||III
|-
**≤ 2%||II
|Significância do modelo (f)||Grau de Fundamentação
**≤ 5%||I
|-
|≤ 1%||III
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|≤ 2%||II
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|≤ 5%||I
|}


Significância das variáveis Nível de confiança Grau de Fundamentação
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≤ 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
{|style="border: 1px solid #9C9C9C"
|-
|Significância das variáveis||Nível de confiança||Grau de Fundamentação
|-
|≤ 10%||90%|| III
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|≤ 20 %||80%|| II
|-
|≤ 30 %||70%|| I
|}


Grau de Precisão amplitude I.C. (80%)
*A variável com o maior t (t student) é a variável mais importante no modelo de regressão linear
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{|style="border: 1px solid #9C9C9C"
|-
|Grau de Precisão||amplitude I.C. (80%)
|-
|III||≤ 30%
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|II||≤ 40 %
|-
|I ||≤ 50 %
|}


III ≤ 30%
*Obs.:  
II ≤ 40 %
**O grau de precisão e de fundamentação não é afetado pelo uso de variáveis de códigos alocados.
I ≤ 50 %<br/>
**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.
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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
DISTRIBUIÇÃO DOS RESIDUOS
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8. ANALISE DA EQUAÇÃO – verificar o gráfico da função estimativa.
8. ANALISE DA EQUAÇÃO – verificar o gráfico da função estimativa.


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


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”.
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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
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
 
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9. ANALISE DOS RESIDUOS
9. ANALISE DOS RESIDUOS


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


Laudo na modalidade completo anexar o GRAFICO ADERENCIA (valor estimado x preço observado).
*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.
*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 ].
*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 ].
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11. PROJEÇÃO DE VALORES
11. PROJEÇÃO DE VALORES
O “intervalo de confiança” é utilizado para medir a precisão da avaliação.
*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%.
*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.
*Arredondar o valor final em até 1% do valor adotado é uma sugestão da NBR 14653.
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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. <br/>
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. <br/>
 
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[[Arquivo: 13.png]]
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[[Categoria:Software SisReN]]
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[[Categoria:Primeiros passos]]
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[[Categoria:Habilitando o software]]
[[Categoria:Habilitando o software]]

Edição atual tal como às 22h28min de 19 de agosto de 2014

ROTEIRO ANALISE MODELO REGRESSÃO


1. CRIA NOVO MODELO DE REGRESSÃO

  • a partir da tela de Boas Vindas
          1.png
  • Ou a partir da barra de ferramentas padrão:
          2.png


2. INFORMANDO DADOS PRELIMINARES DO MODELO

        3.png

3. RETORNANDO AO MENU MODELO / PROPRIEDADES

5.png

  • 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.


6.png



4. DIGITAÇÃO DOS DADOS DA AMOSTRA E DO IMÓVEL AVALIANDO

4.png

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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: 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
9.png

  • 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).
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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.

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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 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.

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