SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 4
Baixar para ler offline
MODELO: Guarujá – 2 aptos - Astúrias 
CARACTERÍSTICAS DA AMOSTRA 
DADOS 
VARIÁVEIS 
Total da Amostra 
: 
17 
Total 
: 
4 
Utilizados 
: 
12 
Utilizadas 
: 
4 
Outlier 
: 
0 
Grau Liberdade 
: 
8 
MODELO LINEAR DE REGRESSÃO – Escala da Variável Dependente: ln(y) 
COEFICIENTES 
VARIAÇÃO 
Correlação 
: 
0,91120 
Total 
: 
0,19302 
Determinação 
: 
0,83029 
Residual 
: 
0,03276 
Ajustado 
: 
0,76665 
Desvio Padrão 
: 
0,06399 
F-SNEDECOR 
D-WATSON 
F-Calculado 
: 
13,04628 
D-Calculado 
: 
2,86496 
Significância 
: 
< 0,01000 
Resultado Teste 
: 
Região não conclusiva 98% 
NORMALIDADE 
Intervalo Classe 
% Padrão 
% Modelo 
-1 
a 68 
75 
-1,64 
a +90 
100 
-1,96 
a +95 
100 
MODELO UTILIZADO NA ESTIMATIVA DE VALOR (Moda) 
Y = 4.641,611583 * X1-0,137720 * 2,718(0,130583 * X2) * 2,718(0,173490 * X3) 
MODELO DE ESTIMATIVA – PRINCIPAIS INDICADORES 
AMOSTRA 
MODELO 
Média 
: 
3.790,59 
Coefic. Aderência 
: 
0,83425 
Variação Total 
: 
2.963.455,11 
Variação Residual 
: 
491.191,99 
Variância 
: 
246.954,59 
Variância 
: 
61.399,00 
Desvio Padrão 
: 
496,95 
Desvio Padrão 
: 
247,79
GRÁFICO DE ADERÊNCIA (Valor Observado X Calculado) 
Histograma de Resíduos Padronizados X Curva Normal Padrão 
Distribuição de Valores Ajustados X Resíduos Padronizados 
DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS
X1 AreaC 
Tipo: Quantitativa 
Amplitude: 60,00 a 170,00 
Impacto esperado na dependente: Negativo 
10% da amplitude na média: -1,47 % na estimativa 
X2 Garag 
Tipo: Quantitativa 
Amplitude: 1,00 a 2,00 
Impacto esperado na dependente: Positivo 
10% da amplitude na média: 13,90 % estimativa 
X3 Padr 
Tipo: Dicotômica Isolada 
Amplitude: 1,00 a 2,00 
Impacto esperado na dependente: Positivo 
Diferença entre extremos: 18,90 % na estimativa 
Micronumerosidade: atendida. 
Y Vu 
Tipo: Dependente 
Amplitude: 3.100,00 a 4.883,72 
Micronumerosidade para o modelo: atendida. 
PARÂMETROS DE ANÁLISE DAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES 
VARIÁVEL 
Escala Linear 
T-Student 
Calculado 
Significância 
(Soma das Caudas) 
Determ. Ajustado 
(Padrão = 0,76665) 
X1 AreaC 
ln(x) 
-1,96813 
8,46 
0,69214 
X2 Garag 
x 
2,79028 
2,35 
0,59071 
X3 Padr 
x 
4,41750 
0,22 
0,28661
MATRIZ DE CORRELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS 
• MATRIZ SUPERIOR – PARCIAIS 
• MATRIZ INFERIOR – ISOLADAS 
Variável 
Forma Linear 
AreaC 
Garag 
Padr 
Vu 
X1 
ln(x) 
58 
45 57 
X2 
x 
30 
48 70 
X3 
x 
3 
29 84 
Y 
ln(y) -15 55 80

Mais conteúdo relacionado

Destaque (18)

Uploaded file 130344240950467621
Uploaded file 130344240950467621Uploaded file 130344240950467621
Uploaded file 130344240950467621
 
Diccionario financiero
Diccionario financieroDiccionario financiero
Diccionario financiero
 
Projecte menjar
Projecte menjarProjecte menjar
Projecte menjar
 
Bruna matos
Bruna matosBruna matos
Bruna matos
 
Resume
ResumeResume
Resume
 
Chosen Closing - High School
Chosen Closing - High SchoolChosen Closing - High School
Chosen Closing - High School
 
Presentación activ@
Presentación activ@Presentación activ@
Presentación activ@
 
Sesion nelson
Sesion nelsonSesion nelson
Sesion nelson
 
Adowrds
AdowrdsAdowrds
Adowrds
 
De lo analógico a lo digital
De lo analógico a lo digitalDe lo analógico a lo digital
De lo analógico a lo digital
 
Carpeta pedagógica 2015
Carpeta pedagógica 2015Carpeta pedagógica 2015
Carpeta pedagógica 2015
 
Ficha de inscripción
Ficha de inscripciónFicha de inscripción
Ficha de inscripción
 
QlikView for sports books
QlikView for sports booksQlikView for sports books
QlikView for sports books
 
5
55
5
 
Trabajo final-de-informatica (1)
Trabajo final-de-informatica (1)Trabajo final-de-informatica (1)
Trabajo final-de-informatica (1)
 
Use of Magnesium in Orthopedics
Use of Magnesium in OrthopedicsUse of Magnesium in Orthopedics
Use of Magnesium in Orthopedics
 
Nuevos materiales derivados de la química verde
Nuevos materiales derivados de la química verdeNuevos materiales derivados de la química verde
Nuevos materiales derivados de la química verde
 
Esofagograma
EsofagogramaEsofagograma
Esofagograma
 

Semelhante a Guarujá aptos modelo regressão

Doc estatistica _687118434
Doc estatistica _687118434Doc estatistica _687118434
Doc estatistica _687118434Eliabe Denes
 
Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...
Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...
Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...Gregriomarcosmassina
 
Resposta alumina - Regressão
Resposta alumina - RegressãoResposta alumina - Regressão
Resposta alumina - Regressãoorlandofsilveira
 
Câmera IR protegida
Câmera IR protegidaCâmera IR protegida
Câmera IR protegidarudolfjr
 
Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...
Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...
Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...Levi Germano
 
Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]Tuane Paixão
 
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1]   cópiaAula de distribuição de probabilidade[1]   cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópiaTuane Paixão
 
Distribuicao de probabilidades
Distribuicao de probabilidadesDistribuicao de probabilidades
Distribuicao de probabilidadesvagnergeovani
 
Hamônicos engenharia manutenção industrial
Hamônicos engenharia manutenção industrialHamônicos engenharia manutenção industrial
Hamônicos engenharia manutenção industrialAngelo Hafner
 
Trabalho nº9
Trabalho nº9Trabalho nº9
Trabalho nº9Rui Lopes
 

Semelhante a Guarujá aptos modelo regressão (13)

Doc estatistica _687118434
Doc estatistica _687118434Doc estatistica _687118434
Doc estatistica _687118434
 
Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...
Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...
Medição ou mensuração é o processo de determinar experimentalmente um valor d...
 
Resposta alumina - Regressão
Resposta alumina - RegressãoResposta alumina - Regressão
Resposta alumina - Regressão
 
Câmera IR protegida
Câmera IR protegidaCâmera IR protegida
Câmera IR protegida
 
Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...
Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...
Medição de distância dos obstáculos utilizando sensores de infravermelho e pl...
 
Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]Aula de distribuição de probabilidade[1]
Aula de distribuição de probabilidade[1]
 
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1]   cópiaAula de distribuição de probabilidade[1]   cópia
Aula de distribuição de probabilidade[1] cópia
 
Distribuicao de probabilidades
Distribuicao de probabilidadesDistribuicao de probabilidades
Distribuicao de probabilidades
 
Hamônicos engenharia manutenção industrial
Hamônicos engenharia manutenção industrialHamônicos engenharia manutenção industrial
Hamônicos engenharia manutenção industrial
 
Princípios de Estatística Inferencial - I
Princípios de Estatística Inferencial - IPrincípios de Estatística Inferencial - I
Princípios de Estatística Inferencial - I
 
Distribuição Normal
Distribuição NormalDistribuição Normal
Distribuição Normal
 
Trena bosch30
Trena bosch30 Trena bosch30
Trena bosch30
 
Trabalho nº9
Trabalho nº9Trabalho nº9
Trabalho nº9
 

Guarujá aptos modelo regressão

  • 1. MODELO: Guarujá – 2 aptos - Astúrias CARACTERÍSTICAS DA AMOSTRA DADOS VARIÁVEIS Total da Amostra : 17 Total : 4 Utilizados : 12 Utilizadas : 4 Outlier : 0 Grau Liberdade : 8 MODELO LINEAR DE REGRESSÃO – Escala da Variável Dependente: ln(y) COEFICIENTES VARIAÇÃO Correlação : 0,91120 Total : 0,19302 Determinação : 0,83029 Residual : 0,03276 Ajustado : 0,76665 Desvio Padrão : 0,06399 F-SNEDECOR D-WATSON F-Calculado : 13,04628 D-Calculado : 2,86496 Significância : < 0,01000 Resultado Teste : Região não conclusiva 98% NORMALIDADE Intervalo Classe % Padrão % Modelo -1 a 68 75 -1,64 a +90 100 -1,96 a +95 100 MODELO UTILIZADO NA ESTIMATIVA DE VALOR (Moda) Y = 4.641,611583 * X1-0,137720 * 2,718(0,130583 * X2) * 2,718(0,173490 * X3) MODELO DE ESTIMATIVA – PRINCIPAIS INDICADORES AMOSTRA MODELO Média : 3.790,59 Coefic. Aderência : 0,83425 Variação Total : 2.963.455,11 Variação Residual : 491.191,99 Variância : 246.954,59 Variância : 61.399,00 Desvio Padrão : 496,95 Desvio Padrão : 247,79
  • 2. GRÁFICO DE ADERÊNCIA (Valor Observado X Calculado) Histograma de Resíduos Padronizados X Curva Normal Padrão Distribuição de Valores Ajustados X Resíduos Padronizados DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS
  • 3. X1 AreaC Tipo: Quantitativa Amplitude: 60,00 a 170,00 Impacto esperado na dependente: Negativo 10% da amplitude na média: -1,47 % na estimativa X2 Garag Tipo: Quantitativa Amplitude: 1,00 a 2,00 Impacto esperado na dependente: Positivo 10% da amplitude na média: 13,90 % estimativa X3 Padr Tipo: Dicotômica Isolada Amplitude: 1,00 a 2,00 Impacto esperado na dependente: Positivo Diferença entre extremos: 18,90 % na estimativa Micronumerosidade: atendida. Y Vu Tipo: Dependente Amplitude: 3.100,00 a 4.883,72 Micronumerosidade para o modelo: atendida. PARÂMETROS DE ANÁLISE DAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES VARIÁVEL Escala Linear T-Student Calculado Significância (Soma das Caudas) Determ. Ajustado (Padrão = 0,76665) X1 AreaC ln(x) -1,96813 8,46 0,69214 X2 Garag x 2,79028 2,35 0,59071 X3 Padr x 4,41750 0,22 0,28661
  • 4. MATRIZ DE CORRELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS • MATRIZ SUPERIOR – PARCIAIS • MATRIZ INFERIOR – ISOLADAS Variável Forma Linear AreaC Garag Padr Vu X1 ln(x) 58 45 57 X2 x 30 48 70 X3 x 3 29 84 Y ln(y) -15 55 80