Análise de Regressão
Bacharelado em Estatística - UFMT
Orientações para o Relatório Parcial e Final
O trabalho consiste na elaboração de um relatório estatístico utilizando modelos de regressão linear, com base em um conjunto de dados real obtido pelo próprio estudante.
Na primeira etapa, deverá ser entregue o relatório parcial, contendo a definição do objetivo do estudo, a descrição detalhada dos dados e o planejamento completo da análise estatística. Atenção: a disciplina trata de regressão linear, portanto a análise deve contemplar essa classe de modelos como base. É permitido o uso de variáveis categóricas (via codificação dummy), termos polinomiais e efeitos de interação.
Na segunda etapa, o relatório final deve incluir a execução da análise, a apresentação dos resultados e a discussão crítica dos achados.
Atenção às seguintes orientações:
- O trabalho é individual.
- A proposta deve ser viável com os conhecimentos trabalhados em aula.
- O relatório parcial será avaliado com base na clareza, organização, coerência metodológica e justificativa das decisões analíticas.
- A nota do relatório parcial compõe a média final do trabalho. A ausência ou descrição genérica de seções obrigatórias acarretará descontos na avaliação.
Estrutura Obrigatória do Relatório Parcial (Etapa 1)
Título do Estudo Um título claro e representativo da análise proposta.
Objetivo da Análise e Justificativa
- Qual fenômeno está sendo investigado?
- Qual a motivação para escolha do tema?
- Qual a hipótese ou pergunta de interesse?
Materiais e Métodos
Descrição dos dados:
- Fonte dos dados (real, primária, secundária, simulada, adaptada etc.)
- População ou universo representado
- Número de observações (n) e número de variáveis
- Definição da variável resposta (ou variáveis, se mais de um modelo for ajustado)
- Lista das variáveis explicativas, com tipo (quantitativa, discreta, contínua, categórica, ordinal, nominal)
- Possíveis limitações do conjunto de dados
Especificação da análise de regressão:
- Quantos modelos serão ajustados e com que finalidade
- Inclusão de termos polinomiais (ex.: quadráticos, cúbicos)
- Consideração de efeitos de interação
- Justificativa para inclusão de variáveis categóricas ou transformadas
- Método de ajuste (mínimos quadrados, ponderados, máxima verossimilhança etc.)
- Diagnósticos que serão realizados (ex.: resíduos, multicolinearidade, outliers, heterocedasticidade)
- Critérios de seleção de variáveis (ex.: backward, forward, stepwise, AIC, BIC, R² ajustado)
- Estratégias para lidar com dados ausentes e codificação de variáveis
- Software/linguagem de programação a ser utilizado
- Pacotes, bibliotecas ou funções específicas (ex.:
lm,car,ggplot2no R;statsmodelsno Python)
Referências
- Citação de fontes utilizadas, conforme as normas da ABNT.
- Referências de estudos similares e de métodos estatísticos aplicados.
Anexos e Apêndices (opcional)
- Materiais complementares como dicionários de variáveis, gráficos auxiliares ou scripts de análise (se já disponíveis)
Estrutura Adicional do Relatório Final (Etapa 2)
Resultados
- Apresentação dos resultados dos modelos ajustados
- Tabelas e gráficos que auxiliem na visualização dos resultados
- Descrição dos parâmetros estimados, significância, ajustes e diagnósticos
Discussão e Conclusões
- Interpretação dos resultados no contexto do estudo
- Comparação com estudos anteriores (se aplicável)
- Limitações e sugestões para futuras análises
- Conclusões finais sobre o fenômeno investigado