Análise de Regressão Linear - Variáveis X4 X5 e X7

resultado na Análise de Regressão ricante x4 depende das variáveis x1 X2 X5 X7 e x8 Regressão Linear Inicialmente rodando a análise de correlação foi possível verificar que existem variáveis com alta correlação com a variável x4 x2 x5 e x7 Foi necessário rodar a análise de regressão mais de uma vez excluindo as variáveis com p005 Após este processo as variáveis x5 e x7 mostraram ser estatisticamente significantes para determinar o valor de x4 O teste de colinearidade foi atendido com valores de VIF menores do que 5 Os testes de normalidade foram atendidos com p005 No entanto o modelo apresenta R2 ajustado de 0136 possuindo baixa previsão para a variável x4 A equação do modelo é x4 2804 0468x5 0155x7 Conceitoschave Regressão Tipos de variáveis Análise prévia Racional do cálculo Validação Estatística Análise de Resultado Conceitoschave Regressão Tipos de variáveis Análise prévia Racional do cálculo Validação Estatística Análise de Resultado Dependente Quantitativa PreditorasIndependentes Quantitativas ou dummy Correlação entre as variáveis preditoras e dependente Equação de regressão cálculo do intercepto e dos coeficientes das variáveis VIF 5 ausência de multicolinearidade entre as variáveis preditoras Coeficientes das variáveis significante 005 Modelo significativo Teste F 005 Normalidade dos resíduos Shapiro com pvalor 005 Valor R2 Coeficiente de Determinação de variância explicada pelo modelo Definição da equação de Regressão