Resultados de softwares de avaliações de imóveis de estatística inferencial diferentes dos da planilha Excel na regressão linear múltipla
Um cliente me perguntou: por que os programas de inferência estatística vendidos no comércio dão resultados diferentes do programa Excel?
Solicitei que o questionamento fosse respondido pela professora Gláucia Michel de Oliva, uma das maiores experts do país na utilização da estatística na avaliação de imóveis, que gentilmente respondeu por e-mail ao nosso cliente. Por se tratar de uma verdadeira resposta acadêmica, perfeita para um largo uso na Internet, pedi a autorização para publicá-la neste blog.
A professora Gláucia Michel de Oliva, atualmente, é Diretora de Projetos na GMO Assessoria em Tecnologia e Informação, em Porto Alegre. Foi professora de Matemática e Estatística na Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS. Na Universidade Estadual do Rio Grande do Sul- UERGS, quando na condição de Diretora de Coordenação Institucional, foi responsável pela elaboração do Plano de Desenvolvimento Institucional da Instituição.
Com formação em matemática – bacharelado, mestrado em economia e doutorado em engenharia de produção e transportes (com ênfase em logística) pela UFRGS, possui ampla experiência como professora de cursos de pós-graduação nas disciplinas de estatística, matemática financeira, métodos econométricos, avaliação de imóveis e logística. Perfil e contados de Gláucia no Linked In e Curriculum Lattes.
A professora Gláucia Michel de Oliva, [email protected], respondeu ao nosso cliente conforme segue abaixo.
————————————————————
Atendendo ao pedido do Prof. Rui Juliano, estou escrevendo para responder alguns dos motivos que podem fazer com que os softwares de estatística inferencial ofereçam resultados diferentes dos obtidos no Excel.
Imagino que estejas te referindo aos resultados conseguidos com os modelos de regressão linear múltipla. Nesse caso, é necessário considerar que o Excel calcula o modelo de regressão com sua forma funcional geral, dada por Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 +…..+bn xn, utilizando o Método de Mínimos Quadrados Ordinários e apresentando, assim, todos os resultados necessários à análise de regressão.
A partir da análise dos resultados, o usuário precisa decidir se o resultado é satisfatório, ou seja, se ele traduz o mercado em estudo, ou se precisa ser alterado. Isto é, se o modelo apresentado pelo Excel for totalmente contrário ao modelo esperado, como, por exemplo: na medida em que aumenta o número de dormitórios, diminui o valor total ou unitário; então, o usuário deverá fazer algumas alterações na forma funcional do modelo. No Excel, a alteração na forma funcional do modelo é realizada de modo bastante simples, via transformações nas variáveis na própria planilha de entrada de dados.
Nos softwares de Estatística Inferencial, as transformações nas variáveis já estão prontas, e o próprio software escolhe, através do coeficiente de determinação mais alto (R2), o que ele denomina de “melhor modelo”.
Quem trabalha com o Excel costuma deixar diversas planilhas prontas com as transformações nas variáveis, de modo a eliminar a heterocedasticidade e multicolinearidade, obtendo, com isso, um modelo cujo valor do R2 seja perfeitamente aceitável e cujos estimadores passem nos testes de hipóteses. Isso é muito fácil de fazer.
Logo, comparar os resultados obtidos com o Excel aos de outros softwares, sem saber se eles estão usando a mesma forma funcional, o mesmo método de estimação ─ Mínimos Quadrados Ordinários ─ e o mesmo nível de significância, não tem sentido. Além disso, alguns softwares de Estatística Inferencial utilizam, em certos casos, geralmente com grandes amostras, o método de estimação de Máxima Verossimilhança, cujos resultados serão diferentes dos obtidos com o de Mínimos Quadrados.
Finalmente, se ambos os softwares utilizarem, para um mesmo conjunto de dados, a mesma forma funcional, o mesmo nível de significância e o mesmo método de estimação, então, os softwares de Estatística Inferencial deverão apresentar, obrigatoriamente, resultados idênticos àqueles obtidos com o Excel.
Atenciosamente e sempre à disposição,
Profª Gláucia Michel de Oliva >>Perfil no Linked In >> Curriculum Lattes
Mais informações sobre avaliações de imóveis: Anexos de laudo de avaliação – Arquiteto avaliador – Aplicativo Avalia (software online de avaliações) – Avaliação de apartamento – Avaliação de benfeitorias – Avaliação de casa – Avaliação de galpão – Avaliação de imóvel urbano – Avaliação de loja – Avaliação de terreno – Avaliação judicial – Avaliador da CEF (credenciamento) – Corretor de imóveis avaliador – Critério de Chauvenet – CUB – Depreciação de imóvel – Engenheiro avaliador – Enquadramento do laudo de avaliações – Escritura – Especificação do laudo de avaliação – Estatística inferencial (regressão linear) – Estimativa de tendência central – Fator atualização – Fator esquina – Fator localização – Homogeneização (Tratamento de Fatores) – Honorários na avaliação de imóveis – IBAPE – Software de avaliações Infer – Inferência estatística – Avaliações para a Justiça (perito avaliador) – Matrícula –Método comparativo – Método da Quantificação do Custo – Método da Renda – Método Evolutivo – Método Involutivo – Métodos de avaliação de imóveis – Modalidade de laudo de avaliação – NBR-14653 – Nível de fundamentação de laudo de avaliação de imóvel – Nível de precisão de laudo de avaliação – Perito judicial – Pesquisa (amostra do laudo de avaliação) – PGM – Planta Genérica (Planta de Valores) – Proposta de honorários para laudo de avaliação – Regressão linear – Saneamento da amostra – Software de avaliações Sisdea – Software de avaliações Sisreg – Software de avaliações – Tabela Ross-Heidecke – Tipos de avaliações de imóveis – Tratamento de fatores – Uncategorized – Valor de mercado de imóvel – Vantagem da coisa feita – Vistoria do imóvel
Curso Perícias Judiciais – CLIQUE NA LOCALIDADE: São Paulo – Brasília – Belo Horizonte – Curitiba – Salvador – Porto Alegre – Goiânia – Recife – Manaus – Cuiabá – Campo Grande – Maceió – Natal – Fortaleza – Teresina – São Luis – Aracaju – João Pessoa – Santos – Joinville – Belém – Vitória – Uberlândia – São José dos Campos – Ribeirão Preto – São José do Rio Preto
Curso Perícia Judicial Online – inteiramente pela internet
Cadastro Nacional de Peritos – 8.500 peritos em 1.100 cidades
Title: Resultados de softwares de avaliações de imóveis de estatística inferencial diferentes dos da planilha Excel na regressão linear múltipla
Tags: Inferência estatística – Wikipédia, a enciclopédia livre, Inferência bayesiana – Wikipédia, a enciclopédia livre, Introdução à Inferência Estatística, NOTAS DE AULA INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, APOSTILA DA DISCIPLINA INFERÊNCIA ESTATÍSTICA I, Inferência Estatística – ana aires amaro, Inferência estatística – Thinkfn: significado, definição, artigo., Inferência estatística | Facebook, Inferência Estatística, Regressão linear múltipla, Métodos de estimação em regressão linear múltipla: aplicação a …, Manual | 4.1.2 – Regressão Linear Múltipla | Portal Action, Análise de Regressão, 2. REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA. GENERALIZAÇÃO,Regressão Linear Múltipla | Condição Inicial, Élin Duxus – Solucões com Tecnologia – Suplemento de Excel …, Diagnosticar Erros para Regressão Linear Múltipla – YouTube, CAPÍTULO 9 – Regressão linear e correlação, Regressao Linear Multipla,
Calculo exato – Avaliação de imóvel por comparação direta com …
Avaliações de Imóveis, Avaliação de Imóveis | Dicas para Avaliação de Imóveis, A avaliação de imóveis, Cartilha de avaliação de imóveis, Modêlos de Documentos para …, Avaliação de Imóveis | Avalor
avaliação de imóveis professor mottola.wmv – YouTube, NORMA PARA AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS URBANOS IBAPE/SP …, SIGIMI – Simulação Valor Patrimonial Tributário, Perícias Judiciais » Avaliações de imóveis
