Os números entre parênteses na tabela apresentada indicam o ...
Em artigo publicado em 2004 no Journal of Political Economy, E. Miguel, S. Satyanath e E. Sergenti mostraram o efeito que o crescimento econômico pode ter na ocorrência de conflitos civis, com dados de 41 países africanos, no período de 1981 até 1999. Em certo estágio da pesquisa, para verificar a possibilidade de usar dados sobre precipitação pluviométrica como variável instrumental, foi feita uma regressão entre o crescimento de tais precipitações (variável explicativa) e uma variável resposta que representa um indicador para a ocorrência de conflito: quanto maior for esse indicador, maior a possibilidade de conflitos no ano t no país i. Os resultados do modelo ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários se encontram na tabela a seguir.
Os números entre parênteses na tabela apresentada indicam o erro padrão da estimativa dos coeficientes respectivos. Considere os valores críticos tα da variável t de Student, com significância α para os graus de liberdades adequados aos dados apresentados, como sendo t10% = 1,65, t5% = 1,96 e t1% = 2,58. Considerando as informações precedentes, julgue o próximo item.
As variáveis explicativas usadas explicam em torno de 71%
das variações na ocorrência de conflito civil com um mínimo
de 25 mortos nos países pesquisados, no período analisado.
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R quadrado: coeficiente de determinação; medir a variabilidade da variável dependente explicada pelas variáveis independentes
GAB C
O R-quadrado é uma medida estatística de quão próximos os dados estão da linha de regressão ajustada. Ele também é conhecido como o coeficiente de determinação ou o coeficiente de determinação múltipla para a regressão múltipla.
A definição do R-quadrado é bastante simples: é a porcentagem da variação da variável resposta que é explicada por um modelo linear. Ou:
R-quadrado = Variação explicada/Variação total
O R-quadrado está sempre entre 0 e 100%:
- 0% indica que o modelo não explica nada da variabilidade dos dados de resposta ao redor de sua média.
- 100% indica que o modelo explica toda a variabilidade dos dados de resposta ao redor de sua média.
https://blog.minitab.com/pt/analise-de-regressao-como-interpretar-o-r-quadrado-e-avaliar-a-qualidade-de-ajuste
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