Análise de Variáveis Qualitativas

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MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO 
Universidade Federal de Alfenas – UNIFAL-MG 
Instituto de Ciências Sociais Aplicadas – ICSA 
Campus Avançado de Varginha 
 
Discente: Nilvan Monteiro Matrícula: 2018.1.24.083 
 
Lista MQ-09 Variáveis Qualitativas 02 (Dependentes) 
 
 
 
Ajuste do modelo Logit: 
𝑝 = 𝑃(𝑦 = 1) = 
𝑒𝑿𝛽
1 + 𝑒𝑿𝛽
 
 
a) Pelo teste de Wald, análogo ao teste F, sendo seu p-valor menor que α=0,01, pode-se dizer que 
existe pelo menos uma variável que influencia na probabilidade de existência de inadequações 
contábeis nas empresas. 
 
b)Pelo teste Z, análogo ao teste t, pode-se dizer que: 
X1: p-valor menor que 0,1, ou seja, o faturamento é significativo ao nível de 10% de significância. 
Assim, pode-se dizer que a variável faturamento influencia na probabilidade de ocorrência de 
inadequações contábeis na empresa. 
X2: -valor menor que 0,01, ou seja, o setor de atuação da empresa é significativo ao nível de 1% de 
significância. Assim, pode-se dizer que a variável setor influencia na probabilidade de ocorrência de 
inadequações contábeis na empresa. 
X3: -valor maior que 0,1, ou seja, a região não é significativa ao nível de 10% de significância, definido 
como máximo para os testes. Assim, pode-se dizer que a variável região não influencia na 
probabilidade de ocorrência de inadequações contábeis na empresa. 
 
c) 
 
d) 
𝑝 = 𝑃(𝑦 = 1) = 
𝑒𝑿𝛽
1 + 𝑒𝑿𝛽
 
�̅� = [
1
50,353
2,987
3,9895
] 
�̂� = [
1,94864
0,0028422
0,2834404
0,0402567
] 
 
𝑿�̂� = �̂�0 + �̂�1�̅�1 + �̂�2�̅�2 + �̂�3�̅�3 
𝑿�̂� = 3,0990 
 
𝜕𝑦
𝜕𝑥𝑖
=
𝑒𝑿�̂�
(1 + 𝑒𝑿�̂�)2
 �̂�𝑖 
𝑒𝑿�̂�
(1 + 𝑒𝑿�̂�)
2 = 0,0413 
 
𝜕𝑦
𝜕𝑥1
= 0,0413. �̂�1 = 0,0001 
𝜕𝑦
𝜕𝑥2
= 0,0413. �̂�2 = 0,0117 
𝜕𝑦
𝜕𝑥3
= 0,0413. �̂�3 = 0,0017 
Com isso, identifica-se que o setor (𝑥2) em que a empresa está inserida influencia mais na 
adequabilidade das demonstrações contábeis. Assim, as fiscalizações podem ser organizadas e 
personalizadas de acordo com o setor de atuação da empresa. 
 
e) Como criar esse intervalo de confiança? 
 
 
Ajuste do modelo Logit: 
𝑝 = 𝑃(𝑦 = 1) = 
𝑒𝑿𝛽
1 + 𝑒𝑿𝛽
 
 
a) Pelo teste de Wald, análogo ao teste F, sendo seu p-valor menor que α=0,01, pode-se dizer que 
existe pelo menos uma variável que influencia na probabilidade de abandono dos cursos no ensino 
superior. 
b)Pelo teste Z, análogo ao teste t, pode-se dizer que: 
X1: p-valor menor que 0,01, ou seja, a idade é significativa ao nível de 1% de significância. Assim, pode-
se dizer que a variável idade influencia na probabilidade de abandono do curso no ensino superior. 
X2: p-valor menor que 0,01, ou seja, o sexo do estudante é significativo ao nível de 1% de significância. 
Assim, pode-se dizer que a variável sexo influencia na probabilidade de abandono do curso no ensino 
superior. 
X3: p-valor menor que 0,1, ou seja, o período é significativo ao nível de 1% de significância, definido 
como máximo para os testes. Assim, pode-se dizer que a variável período influencia na probabilidade 
de abandono do curso no ensino superior. 
 
 
c) 
 
d) 
𝑝 = 𝑃(𝑦 = 1) = 
𝑒𝑿𝛽
1 + 𝑒𝑿𝛽
 
�̅� = [
1
30,534
2,4945
4,4691
] 
�̂� = [
0,373136
0,00852342
−0,145049
0,0276643
] 
 
𝑿�̂� = �̂�0 + �̂�1�̅�1 + �̂�2�̅�2 + �̂�3�̅�3 
𝑿�̂� = 0,3952 
 
𝜕𝑦
𝜕𝑥𝑖
=
𝑒𝑿�̂�
(1 + 𝑒𝑿�̂�)2
 �̂�𝑖 
𝑒𝑿�̂�
(1 + 𝑒𝑿�̂�)
2 = 0,2405 
 
𝜕𝑦
𝜕𝑥1
= 0,2405. �̂�1 = 0,0020 
𝜕𝑦
𝜕𝑥2
= 0,2405. �̂�2 = −0,0349 
𝜕𝑦
𝜕𝑥3
= 0,2405. �̂�3 = 0,0067 
Com isso, identifica-se que o período (𝑥3) influencia mais na permanência dos alunos nos cursos do 
ensino superior. Assim, a concessão de auxílio permanência pode ser organizada e personalizada de 
acordo com o período em que o aluno encontra-se matriculado. 
e) Como criar esse intervalo de confiança?