Regressão linear múltipla no Excel

[@audryncavalcante2380]

EXCELENTE AULA PROFESSOR, PARABÉNS! A MELHOR DO KZbin. EXTREMAMENTE DIDÁTICA. POR FAVOR NÃO PARE, CONTINUE COM ESSAS AULAS NO KZbin QUE UM DIA A RECOMPENSA VIRÁ.

[@marcioromarco]

Obrigado Audryn pelo retorno. Que bom que gostou.

[@laraexplicas-me716]

Obrigado professor, salvou a minha vida com esta aula. Tenho a aula de Econometria no mestrado e ajudou bastante. Muita saúde para si, muitas felicidades e mais uma vez obrigado. Explica com o coração. Beijinhos de Portugal.

[@marcioromarco]

Oi Lara obrigado pelo feedback. Eu uso ests vídeos como complemeto para os meus alunos poderem fazer no tempo deles. Inclusive em sala de aula eu detalho mais. Que legal gosto desejo boa sorte no seu mestrado. Grande abraço.

[@brunoviana3212]

Muito obrigado professor Marcio, através desta aula pude terminar meu TCC!

[@marcioromarco]

Que legal Bruno. Você faz qual curso?

[@brunoviana3212]

@@marcioromarco bacharelado em Ciências Econômicas

[@robsomgomes6788]

Excelente aula. Pela forma como foi transmitida a aula e pelo tom, frequência de voz e fluência, fica nítido o seu conhecimento que refletem na sua didática limpa. Grato!

[@marcioromarco]

Oi Robson muito obrigado. Bom que gostou.

[@claudioleao5293]

Excelente aula e didática

[@fceduardo2012]

muito boa a aula. Parabens

[@marcospapis2340]

Prof., muito boa a sua aula!!!! Importante entender a Regressão Múltipla como um direcionador de decisão

[@marcioromarco]

Obrigado Marcos.

[@josianejucagomes6883]

Muito obrigada, professor! Sua aula é sensacional

[@marcioromarco]

Oi Josiane muito obrigado. Bem amadora, mas é para ajudar os alunos aqui da universidade. Que bom que você gostou.

[@FamiliaSuperNotavel]

Otima aula! Finalmente entendi regressão!

[@marcioromarco]

Oi boa tarde. Obrigado.

[@gst02bras]

Espetacular professor parabéns

[@marcioromarco]

Obrigado Otávio. Espero que seja útil.

[@thiagotessarolosouza1196]

Muito bom, Marcio. Muito obrigado por suas explicações.

[@marcioromarco]

Oi Thiago bom dia. Obrigado.

[@fjrc9005]

Excelente didática!! Muito boa a aula!!

[@marcioromarco]

Obrigado Flávio.

[@leticiadrummond813]

Ótima didática, me ajudou muito. Obrigada!

[@marcioromarco]

Opa que legal. Bom que gostou.

[@camilabolzan9294]

AULA INCRÍVEL! ajudou demais

[@marcioromarco]

Obrigado Camila. Espero ter ajudado.

[@julianaf.7844]

Muito Bom!

[@marcioromarco]

@@julianaf.7844 obrigado.

[@eduardomodica]

Parabéns pela aula. Muito útil.

[@pedroaugusto2369]

Muito boa a aula, Professor.

[@marcioromarco]

Obrigado Pedro.

[@tenentecapra1071]

És incrível. Que aula show...Maravilhoso...

[@marcioromarco]

@@tenentecapra1071 obrigado. Espero que aproveite

[@alphanzayadiaku1180]

Saudaçoes caro Dr, estou muito interessado de acompanhar esta aula. Muito obrigado.

[@marcioromarco]

Oi Saudações. Espero que goste. Eu que agradeço.

[@JuliaSantos-yj6vr]

Que aula sensacional! Tirei várias dúvidas. Obrigada 👏🏻

[@marcioromarco]

Oi Julia obrigado. Pretendo fazer mais vídeos.

[@marianazarate6108]

Excelente ! Aprendi muito

[@marcioromarco]

Obrigado Mariane.

[@carlareis6324]

Muito obrigado, muito útil e esclarecedor que me vai ajudar na minha tese de mestrado!

[@marcioromarco]

Obrigado Carla. Que bom que vai ajudar.

[@tamiraaboganem4287]

que aula boa moço!!

[@marcioromarco]

@@tamiraaboganem4287 obrigado. Espero que aproveite.

[@joaopedrodacruz9648]

mt bom professor

[@conceicaomacedo4226]

Muito boa a explicação. Gostei bastante.

[@marcioromarco]

Oi. Obrigado, que bom que gostou.

[@marcelo8291]

excelente aula.parabens

[@andrequeiroz5240]

Excelente, professor, muito obrigado.

[@WesleyXimenesAragao]

Olá Profº Marcio, como sempre, a aula foi muito boa!! Muito obrigado por compartilhar o vídeo, relembrei do conteúdo e isso vai me ajudar bastante! Lembranças das aulas de Dendometria e Inventário na UFVJM. Inscrito e aguardando mais vídeos!!

[@marcioromarco]

Oi Wesley quanto tempo. Que bom que gostou do vídeo. E vocês como estão? Muito bom ver notícias sua. Grande abraço e quando puder apareça.

[@ricardomickeantonello7058]

Muito boa explicaçao

[@tamireseduvirgem4099]

Muito bom! Professor, faça se possível vídeos sobre os Delineamentos

[@marcioromarco]

Oi Tamires boa tarde. Vou anotar sua sugestão. Muito obrigado.

[@NelsonMulemba1]

Incrível ❤

[@marcioromarco]

Muito obrigado Nelson. Bom que gostou.

[@Debbiedoida]

Muito bom! Faça mais!

[@marcioromarco]

Oi Débora bom dia. A ideia é fazer mais. Vou começar uma série de vídeos, mas usando o libreoffice também.

[@franciellerocha9311]

Muito bom, Marcio!!! 👏🏼👏🏼👏🏼

[@marcioromarco]

Francielle Rocha tudo bem. Espero que seja útil. Obrigado pelo comentário.

[@otaviorodrigues8142]

Aula top!

[@marcioromarco]

Obrigado Otávio.

[@lon26111974]

Obrigado Professor Márcio. Excelente aula!

[@renanassisdealmeida5308]

Muito bom !!!!!!

[@michelisouza902]

Obrigada!

[@spcmps3257]

Sensacional!

[@fjrc9005]

Uma dúvida: pq na etapa do ajuste, usou-se X2 ao quadrado?

[@cleutonleite6220]

de onde vem o p valor dessa tabela de baixo como interpretar ele como achar esse valor na tabela o coeficiente é dividido pelo erro padrão, e o p.valor de onde vem ?

[@basiliozelosotamele3041]

Amei o video, minha duvida ficou bem esclarecida Para 2 variaveis dependentes, no ajuste do modelo adicionou X2^2. O Como faria o ajuste no caso de 4 variaveis independentes89?

[@marcioromarco]

OI Basílio boa tarde. Obrigado. Mas vamos lá. Se você tivesse por exemplo 4 variáveis independentes por exemplo X1,X2,X3 e X4. Neste caso vamos considerar que a variável Y está na coluna A, X1 na B, X2 na C, X3 na D e X4 na E. Neste caso na hora que você solicitar a analise de dados, Regressão, você deve indicar na coluna de variáveis independentes as colunas de B a E. Neste caso vai gerar todos os betas e você pode avaliar cada um a significância. Lembre-se sempre que tiver um modelo múltiplo as variáveis independentes devem estar na sequência. Espero ter ajudado.

[@luizedu2010]

Muito bom. Tirou todas as minhas dúvidas. Só ficou uma (rsss): no modelo ajustado, considerando 3 variáveis, vou elevar a terceira ao quadrado e ficar com 4 variáveis, é isso?

[@joaoricardooliveira3226]

Boa tarde professor! Como que eu calculo o valor da significância dos regressores a partir dos valores t de cada regressor?

[@jenivalfarias6259]

E como fazer o gráfico de resíduos para essa regressão linear múltipla?

[@danielle1859]

Parabéns pelo vídeo! Por favor, tire uma dúvida: Como calcular o poder estatístico?

[@albertocanovas3314]

Marcio, boa tarde. Parabéns pelo trabalho. Quero lhe fazer uma pergunta: como aplicar a regressão linear múltipla para "estimar" valores das ações no mercado de ações da Bolsa "no dia seguinte" e quais variáveis, a partir dos preços máximos e mínimos e de fechamento e abertura das ações eu poderia escolher para montar meu modelo? Montei um modelo mas as variáveis a partir dos parâmetros de abertura, fechamento, máximo e mínimo resultaram num P acima de 50%.

[@ranyerlucas2359]

Bom dia, Professor. Mais uma vez agradeço pela excelente aula. Tenho mais uma dúvida. O senhor nos ensina que quando o p-valor da ANOVA é significativo, mesmo assim devemos aplicar um outro teste... que nesse caso foi o teste t. Mas suponhamos o caso contrário, onde tenhamos uma ANOVA que demonstre um p-valor não significativo (ex: p_valor = 0.87). Nesse caso devemos aplicar o teste t também ou não? Estou perguntando pois estou testando alguns modelos múltiplos e algumas vezes alguns coeficientes não são significativos pelo teste F da ANOVA mas são altamente significativos pelo teste t. Caso o coeficiente seja não significativo pelo teste F da Anova mas seja altamente significativo pelo teste t, o que devemos considerar? Desde já, muito obrigado!

[@marcioromarco]

Ranyer boa tarde. desculpe a demora. Foi respondido por email. Qualquer coisa estou a disposição.

[@HDricke]

Muito bom o vídeo! Minha dúvida é: como consigo achar esses valores para beta 1, beta 2, etc, sem utilizar a análise de dados, apenas com fórmulas

[@marcioromarco]

Henrique bom dia. Obrigado pelo feedback. Henrique você pode achar também por meio de somatório, o que fica ruim quando tem muitas variáveis independentes, mas eu particularmente prefiro estimar por meio de matriz.

[@eduardosilva1359]

Boa noite! Professor, o senhor pode disponibilizar o material do excel usado para a aula de inventario e cubagem? De de seus videos?

[@marcioromarco]

Eduardo Silva você fala dos dados que foram usados. Se for eles estão disponíveis para download na descrição dos vídeos.

[@ranyerlucas2359]

Bom dia, Professor. Tenho uma dúvida. Suponhamos que temos um modelo de regressão em que os coeficientes sejam significativos de acordo com o test-t. Porém, o desvio de regressão é significativo. Nesse caso, em que os coeficientes são significativos pelo teste-t, ainda sim o desvio de regressão seria um problema? Se sim, de alguma forma o desvio de regressão tiraria a credibilidade da significância dos coeficientes analisada pelo test_t? Ou o próprio cálculo da significância dos coeficientes já leva em consideração o desvio de regressão?

[@marcioromarco]

Ranyer bom dia. Espero que esteja bem. Ranyer se eu entendi direito sua paergunta, você questiona se mesmo que os parâmetro sejam significativos, mas o erro ao usar a regressão seja alto, se esta equação poderia ser usada? Neste caso a estatística é uma ferramenta, ou seja, mesmo que você tenha significância dos parâmetros talvez esta regressão não atenda. Exemplo talvez você quer uma equação em que a maioris dos erros ocorram por volta de 10%. Se neste caso você tiver muitos erros acima de 10% talvez esta equação não te atenda. Não sei se seria isso. Qualquer coisa pode perguntar.

[@ranyerlucas2359]

​@@marcioromarco Olá, Professor Marcio. Estou bem, graças a Deus. Em relação a pergunta, era exatamente essa, muito obrigado pela resposta. Grato!

[@thefirstartofworld]

Olá, Estou fazendo análise em 2272 observações e tanto meu valor P da regressão quando da ANOVA, está dando "0" (Zero), o que significa? um erro no programa?

[@marcioromarco]

Bom dia. Encontrar um p-valor de zero em um teste estatístico geralmente indica um efeito muito forte ou uma amostra muito grande. No entanto, é importante levar em consideração as limitações do software. Algumas vezes o software tem um limitre de precisão para calcular as probabilidades, ou seja, se a probabilidade real for muito pequena, o software pode arredondar para zero isso até para facilitar* a apresentação dos resultados.

[@deborahreis5589]

Meu valor de F de significação deu 3,84433E-33 dessa forma rejeita? Ou aceita essa hipótese? 🤔

[@deborahreis5589]

E o beta2 1,34119E sendo assim rejeita? Fiquei na dúvida se rejeita valores menores a 0,05 ou maiores

[@marcioromarco]

Você rejeita se for menor que 0,05, e olha que 3,84E-33 é muito menor que 0,05. Só um cuidado que este número está no formato científico.

[@deborahreis5589]

@@marcioromarco obrigada

[@marcioromarco]

@@deborahreis5589 mas ele acaba que confunde mesmo. Mas bom que entendeu.

[@victorsoaresvalerio2586]

Professor, boa tarde! Me surgiu uma duvida aqui… podemos utilizar variáveis booleanas nessa regressão multipla linear do Excel? Se sim, devo usar 0 e 1 ou true e false?

[@marcioromarco]

Victor eu não sei qual seria o objetivo do trabalho, mas você pode incluir variáveis binárias como o ou 1 na regressão sim. Por exemplo você tem esse uso com variáveis Dummy. POr exemplo uma regressão que você queira diferenciar o consumo em função da renda, levando em consideração o sexo, neste caso você teria no seu modelo por exemplo Dummy = 1 sexo feminino e 0=masculino.

[@luisasobrinoporto]

Oi, Professor Márcio. Muito obrigada pela aula, foi ótima. Fiquei somente com uma dúvida, pois estou aplicando uma regressão em um caso "da vida real". Você mencionou que mantem-se o beta 0 no modelo por critérios estatístico, mas meu beta 0 teve valor-p > 0,05 (0,2182). Nesse caso devo manter mesmo assim?

[@marcioromarco]

Oi Luiza obrigado pelo feedback. Luísa no caso do B0 muitas vezes não preocupamos pelo fato de não estar vinculado a nenhuma variável independente. Retirar o B0 do modelo é assumir que a tendência sai da origem. Mas na verdade quando você tira o B0 do modelo o coeficiente de determinação perde o poder de explicação. Por mais que tenhamos que ter cuidado com este como coeficiente de determinação.

[@luisasobrinoporto]

@@marcioromarco Mais uma vez, muito obrigada pela explicação! Você indica algum livro para quem queira se aprofundar no assunto? Obrigada!

[@marcioromarco]

@@luisasobrinoporto bom dia. No caso de regressão eu gosto muito de livro de econometria, por exemplo tem o Econometria básica do Damodar Gujarati. As vezes tem uns livros de área específica.

[@jyohannp4931]

No meu excel não tem essa opcão de análise de dados.

[@marcioromarco]

Bom dia. A sua função não está habilitada. No meu canal tem um vídeo que ensina habilitar. kzbin.info/www/bejne/g4eviaWepteVeZY

[@jyohannp4931]

@@marcioromarco ah sim, muito obrigado. Outra dúvida, se o valor-P da Interseção for maior que 0.05, irá fazer diferença na regressão? Vi que você só analisou as variáveis independentes, então me veio esta questão. Desde já agradeço.

[@marcioromarco]

@@jyohannp4931 Oi tudo bem. desculpe a demora em responder. Na verdade é que na maioria das vezes o maior interesse é testar se a, ou as, variáveis independentes (X) influenciam a Y e no caso o B0 não esta associando a nenhuma variável X. Além do que, tirar o B0 inviabiliza algumas estatísticas, como por exemplo o coeficiente de determinação.

[@ThiagonewtwoThe]

poderia liberar o arquivo?

[@meemee_l]

gente fiz tudo como ele mandou, pq meu F, F de significação e valor -P dá #Núm! ?

[@marcioromarco]

Oi tudo bem. Difícil verificar sem mais detalhes. Você está usando os mesmos dados do vídeo?

[@meemee_l]

@@marcioromarco não eu estou fazendo pro meu tcc. Já descobri o problema, o número da minha amostra era muito pequeno, coletei mais amostras e deu certo!

[@meemee_l]

Obrigada seu video é muito didático

[@marcioromarco]

@@meemee_l Oi Ludmila que legal. Bom que deu certo. Boa sorte no seu TCC.

[@ResumodeLivros]

quem é beta?

[@marcioromarco]

Desculpe não entendi a pergunta? De qual beta está referindo? Lembrando que no caso da regressão múltipla tem mais betas que são os parâmetros do modelo.