Atividade C

AVALIAÇÃO C Trabalho em grupo de no máximo 3 alunos Utilize os dados do arquivo AvalCEcoTrai1xlxs O arquivo contém dados da taxa de desocupados e o rendamedia no período de janeiro de 2012 a junho de 2023 Separe os dados em dois grupos o primeiro de 2012 a 2019 antes da pandemia e o segundo de 2020 a 2022 durante a pandemia Utilize o seguinte modelo Rendai 1 2 TxDesoci ui para a análise 1 Com os dados no período de 2012 a 2019 responda a Faça a análise de regressão no período de 2012 a 2019 e verifique a validade do modelo com teste F e interprete os parâmetros estimados e valide cada parâmetro com o teste t b Interprete o intervalo de confiança do 2 com coeficiente de confiança de 95 2 Com os dados no período de 2020 a 2022 responda c Faça a análise de regressão no período de 2020 a 2022 e verifique a validade do modelo com teste F e interprete os parâmetros estimados e valide com o teste t d Interprete o intervalo de confiança do 2 com coeficiente de confiança de 95 3 Compare os resultados obtidos nos dois períodos Você diria que a relação entre as variáveis alterou Justifique Obs Monte um relatório em pdf com no máximo 3 páginas AVALIAÇÃO C Trabalho em grupo de no máximo 3 alunos Utilize os dados do arquivo AvalCEcoTrai1xlxs O arquivo contém dados da taxa de desocupados e o rendamedia no período de janeiro de 2012 a junho de 2023 Separe os dados em dois grupos o primeiro de 2012 a 2019 antes da pandemia e o segundo de 2020 a 2022 durante a pandemia Utilize o seguinte modelo Rendai 1 2 TxDesoci ui para a análise 1 Com os dados no período de 2012 a 2019 responda a Faça a análise de regressão no período de 2012 a 2019 e verifique a validade do modelo com teste F e interprete os parâmetros estimados e valide cada parâmetro com o teste t RESOLUÇÃO O modelo estimado foi Renda26401026219995TxDescontoui As hipóteses do modelo são teste F H 0 βi0O modelonãoé significativo H 0 βi0Omodelo é significativo Ao utilizar o software excel teve a seguinte ANOVA gl SQ MQ F F de significação Regressão 1 281117 1 281117 1 199517 6 225425E05 Resíduo 92 1296265 140898 4 Total 93 1577382 Considerando um nível de significância de 5 o valor do F calculado foi maior que o valor crítico do F para rejeitar a hipótese nula Portanto rejeitamos a hipótese nula de que o modelo não é significativo Isso sugere que as variações na taxa de desocupação têm uma influência significativa na variabilidade da renda média Além disso o coeficiente de determinação R 2 foi calculado como 01782 Isso significa que aproximadamente 1782 das variações na renda média podem ser explicadas pelas variações na taxa de desconto Ou seja a taxa de desconto explica uma parte significativa porém não a totalidade da variação observada na renda média Como só tem uma variável explicativa ao se constatar que o modelo é significativo isso significa que a variável independente é estatisticamente significativa para explicar as variações da variável dependente b Interprete o intervalo de confiança do 2 com coeficiente de confiança de 95 RESOLUÇÃO 95 inferiores 95 superiores Interseção 254007454 274013061 Variável X 1 1221767963 3178137214 Com 95 de confiança podemos afirmar que o verdadeiro valor do coeficiente β2 está contido no intervalo de 122177 e 317814 Portanto podemos esperar que o efeito da variável taxa de desocupação na variável de resposta esteja entre 1222 e 3178 unidades com um nível de confiança de 95 2 Com os dados no período de 2020 a 2022 responda c Faça a análise de regressão no período de 2020 a 2022 e verifique a validade do modelo com teste F e interprete os parâmetros estimados e valide com o teste t RESOLUÇÃO O modelo estimado foi Renda27816425100371Tx Descontoui As hipóteses do modelo são teste F H 0 βi0O modelonãoé significativo H 0 βi0Omodelo é significativo Ao utilizar o software excel teve a seguinte ANOVA gl SQ MQ F F de significação Regressão 1 271697 1 271697 1 096167 1 0332660663 Resíduo 40 1130104 282526 1 Total 41 1157274 Considerando um nível de significância de 5 não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula logo podese considerar que no período da pandemia a taxa de desocupação não tinha influência significativa na renda mensal Visto que pelo teste F constatou que o modelo não é significativo logo não se vê a importância de fazer o teste T d Interprete o intervalo de confiança do 2 com coeficiente de confiança de 95 RESOLUÇÃO 95 inferiores 95 superiores Interseção 2536699724 3026585359 Variável X 1 1064892855 3072308775 Com 95 de confiança temse que o valor estimado de β2 durante o período de pandemia está entre 106489 e 307231 No entanto é importante notar que este intervalo inclui o valor zero Isso indica que não temos evidências suficientes para afirmar com 95 de confiança que o coeficiente β2 é diferente de zero o que sugere que a variável taxa de desocupação pode não ter um efeito significativo na variável de resposta dentro do intervalo de confiança considerado 3 Compare os resultados obtidos nos dois períodos Você diria que a relação entre as variáveis alterou Justifique Obs Monte um relatório em pdf com no máximo 3 páginas Introdução Este relatório apresenta uma análise comparativa dos modelos de regressão antes e durante a pandemia com o objetivo de avaliar a relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal ao longo do tempo Com a disseminação global da COVID19 e as consequentes mudanças socioeconômicas é essencial entender como a pandemia afetou as relações entre as variáveis econômicas O período anterior à pandemia servirá como referência para compreender como essa relação pode ter evoluído durante o período de crise Ao analisar os resultados dos modelos de regressão em cada período podemos identificar possíveis mudanças na relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal Período Antes da Pandemia No período anterior à pandemia o modelo de regressão apresentou um coeficiente de determinação R 2 de 01782 indicando que aproximadamente 1782 da variabilidade na renda mensal foi explicada pela variável independentes taxa de desocupação Além disso o teste F foi estatisticamente significativo considerando um nível de significância de 5 pvalor 005 o que significa que o modelo como um todo foi capaz de explicar de forma significativa a variabilidade na renda mensal Os coeficientes de regressão indicaram uma relação estatisticamente significativa entre a taxa de desocupação e a renda mensal o que sugere que um aumento na taxa de desocupação estava associado a um aumento na renda mensal de acordo com os dados disponíveis Período Durante a Pandemia Por outro lado durante a pandemia o modelo de regressão mostrou um coeficiente de determinação R 2 muito menor de apenas 00235 indicando que apenas cerca de 235 da variabilidade na renda mensal foi explicada pela variável independente Além disso o teste F não foi estatisticamente significativo pvalor 005 sugerindo que o modelo pode não ser capaz de explicar adequadamente a variabilidade na renda mensal durante a pandemia Os coeficientes de regressão também indicaram uma relação estatisticamente não significativa entre a taxa de desocupação e a renda mensal o que sugere que durante a pandemia a taxa de desocupação pode não ter tido um impacto estatisticamente significativo na renda mensal Comparação e Conclusão Ao comparar os resultados dos modelos de regressão nos dois períodos podemos observar diferenças significativas na relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal ao longo do tempo No período anterior à pandemia o modelo de regressão foi capaz de explicar uma proporção maior da variabilidade na renda mensal com a relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal sendo estatisticamente significativa Isso sugere que durante esse período as flutuações na taxa de desocupação tiveram um impacto significativo na renda mensal das pessoas como indicado pelo modelo No entanto durante a pandemia observamos uma mudança significativa nessa relação O modelo de regressão durante a pandemia mostrou uma capacidade explicativa muito menor e a relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal tornouse estatisticamente não significativa Isso sugere que durante o período de crise sanitária outros fatores podem ter desempenhado um papel mais significativo na determinação da renda mensal das pessoas além da taxa de desocupação Possíveis razões para essa mudança incluem mudanças nas políticas econômicas impactos diretos da pandemia na economia e no mercado de trabalho bem como mudanças no comportamento do consumidor em resposta à crise sanitária Essas diferenças indicam que a relação entre as variáveis pode ter se alterado durante a pandemia refletindo as mudanças significativas no contexto econômico e social Para uma compreensão mais completa dos impactos econômicos da pandemia é essencial continuar analisando e monitorando essas mudanças ao longo do tempo considerando diversos fatores e períodos adicionais Essas informações são importantes para orientar políticas e estratégias econômicas eficazes durante e após crises sanitárias Comparação dos Modelos de Regressão antes e durante a Pandemia 1 Introdução Este relatório apresenta uma análise comparativa dos modelos de regressão antes e durante a pandemia com o objetivo de avaliar a relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal ao longo do tempo Com a disseminação global da COVID19 e as consequentes mudanças socioeconômicas é essencial entender como a pandemia afetou as relações entre as variáveis econômicas O período anterior à pandemia servirá como referência para compreender como essa relação pode ter evoluído durante o período de crise Ao analisar os resultados dos modelos de regressão em cada período podemos identificar possíveis mudanças na relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal 2 Período Antes da Pandemia No período anterior à pandemia o modelo de regressão apresentou um coeficiente de determinação R2 de 01782 indicando que aproximadamente 1782 da variabilidade na renda mensal foi explicada pela variável independentes taxa de desocupação Além disso o teste F foi estatisticamente significativo considerando um nível de significância de 5 pvalor 005 o que significa que o modelo como um todo foi capaz de explicar de forma significativa a variabilidade na renda mensal Os coeficientes de regressão indicaram uma relação estatisticamente significativa entre a taxa de desocupação e a renda mensal o que sugere que um aumento na taxa de desocupação estava associado a um aumento na renda mensal de acordo com os dados disponíveis 3 Período Durante a Pandemia Por outro lado durante a pandemia o modelo de regressão mostrou um coeficiente de determinação R2 muito menor de apenas 00235 indicando que apenas cerca de 235 da variabilidade na renda mensal foi explicada pela variável independente Além disso o teste F não foi estatisticamente significativo pvalor 005 sugerindo que o modelo pode não ser capaz de explicar adequadamente a variabilidade na renda mensal durante a pandemia Os coeficientes de regressão também indicaram uma relação estatisticamente não significativa entre a taxa de desocupação e a renda mensal o que sugere que durante a pandemia a taxa de desocupação pode não ter tido um impacto estatisticamente significativo na renda mensal 4 Comparação e Conclusão Ao comparar os resultados dos modelos de regressão nos dois períodos podemos observar diferenças significativas na relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal ao longo do tempo No período anterior à pandemia o modelo de regressão foi capaz de explicar uma proporção maior da variabilidade na renda mensal com a relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal sendo estatisticamente significativa Isso sugere que durante esse período as flutuações na taxa de desocupação tiveram um impacto significativo na renda mensal das pessoas como indicado pelo modelo No entanto durante a pandemia observamos uma mudança significativa nessa relação O modelo de regressão durante a pandemia mostrou uma capacidade explicativa muito menor e a relação entre a taxa de desocupação e a renda mensal tornouse estatisticamente não significativa Isso sugere que durante o período de crise sanitária outros fatores podem ter desempenhado um papel mais significativo na determinação da renda mensal das pessoas além da taxa de desocupação Possíveis razões para essa mudança incluem mudanças nas políticas econômicas impactos diretos da pandemia na economia e no mercado de trabalho bem como mudanças no comportamento do consumidor em resposta à crise sanitária Essas diferenças indicam que a relação entre as variáveis pode ter se alterado durante a pandemia refletindo as mudanças significativas no contexto econômico e social Para uma compreensão mais completa dos impactos econômicos da pandemia é essencial continuar analisando e monitorando essas mudanças ao longo do tempo considerando diversos fatores e períodos adicionais Essas informações são importantes para orientar políticas e estratégias econômicas eficazes durante e após crises sanitárias