Regressão linear múltipla
| dc.contributor.author | Dionísio, Andreia | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-14T10:44:48Z | |
| dc.date.available | 2025-02-14T10:44:48Z | |
| dc.date.issued | 2023-07 | |
| dc.date.submitted | 2023-02 | |
| dc.description.abstract | O tema desta Lição, "Regressão linear múltipla", terá um cariz teórico-prático. Numa primeira fase é feita a ligação entre a regressão linear simples e a regressão linear múltipla, no sentido de justificar a utilização de mais variáveis no modelo de regressão com vista à melhor explicação da variável dependente. O Método dos Mínimos Quadrados (MMQ), já apresentado em aula anterior aquando da regressão linear simples, é aqui apresentado, essencialmente, enquanto generalização do primeiro, sendo explorado na sua versão matricial. Os pressupostos do Teorema de Gauss-Markov são também alvo de análise, sendo apresentados de modo mais intuitivo, dado terem sido alvo de apresentação detalhada aquando da explicação do modelo de regressão linear simples. O enfoque será então dado à estimação de modelos de regressão linear múltipla, interpretação dos resultados, inferência para coeficientes individuais, para o modelo global e para a comparação entre o modelo global e um modelo restrito. Será também explorada a utilização de variáveis binárias enquanto variáveis independentes, dando especial atenção à sua construção, interpretação enquanto variáveis que podem promover alterações na constante ou alterações no declive da equação. | por |
| dc.identifier.authoremail | andreia@uevora.pt | |
| dc.identifier.citation | Dionísio, A. (2023). Lição proferida aquando das provas de agregação em Gestão "Regressão linear Múltipla". | por |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10174/37922 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.rights | openAccess | por |
| dc.subject | Regressão linear | por |
| dc.subject | MMQ | por |
| dc.subject | Pressupostos Gauss-Markov | por |
| dc.title | Regressão linear múltipla | por |
| dc.type | bachelorThesis | por |
| thesis.degree.name | Agregação em Gestão | por |
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