Endogeneidade ocorre quando um dos regressores do modelo é correlacionacionado com o erro. Utilizando a equação (4), dizemos que a variável y2 é endógena na equação (1) pois ela depende explicitamente do erro u1 e consequentemente ela é correlacionada com u1.
Uma regressão linear deve ser usada basicamente quando se deseja realizar projeções e estudar a relação entre duas variáveis. No entanto, muitas vezes dada a natureza dos dados, não podemos estimar um modelo de regressão linear.
Como eu interpreto os valores-P na Análise de regressão linear? O valor-p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor-p baixo (< 0,05) indica que você pode rejeitar a hipótese nula.
Na regressão linear simples, a relação entre duas variáveis pode ser representada por uma linha reta, criando uma relação direta de causa e efeito. Assim, será possível prever os valores de uma variável dependente com base nos resultados da variável independente, como ocorre num gráfico de uma equação de primeiro grau.
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O Excel detém uma vasta gama de funções estatísticas. Dentre muitas outras, é possível calcular sem grandes dificuldade o coeficiente de correlação de Pearson usando a formula “=CORREL(matriz1;matriz2)” onde as matrizes 1 e 2 são os dados referentes as variáveis que se deseja correlacionar.
Para determinar se a correlação entre as variáveis é significativa, compare o valor de p com o seu nível de significância. ... O valor de p indica se o coeficiente de correlação é significativamente diferente de 0. (Um coeficiente de 0 indica que não existe uma relação linear).