11.6.30. Uma forte dependência linear entre duas ou mais variáveis independentes provoca degenerações no modelo e limita a sua utilização. 11.6.31....

11.6.30. Uma forte dependência linear entre duas ou mais variáveis independentes provoca degenerações no modelo e limita a sua utilização. 11.6.31. Quando existir mais de duas variáveis independentes relacionadas fortemente, pode haver a multicolinearidade, o que é comum ocorrer em avaliações de móveis. 11.6.32. A multicolinearidade afeta significativamente os coeficientes da equação de regressão, alterando o valor e até o sinal em relação ao que ocorreria se não houvesse este problema. 11.6.33. A verificação da existência de colinearidade é realizada através do exame da “matriz de colinearidade”, relacionando todas as variáveis da análise, com atenção especial para resultados superiores a 0,80. Id Variável Transf. Alias x1 x2 x3 x4 x5 y Setor Urbano x x1 0 0,31 0,26 -0,19 0,11 -0,06 Dormitórios 1/x x2 0,31 0 -0,67 -0,18 -0,32 -0,04 Área Coberta X x3 0,26 -0,67 0 -0,17 0,39 -0,26 Padrão & Conserv ln (x) x4 -0,19 -0,18 -0,17 0 0,63 0,92 Total Vagas ln (x) x5 0,11 -0,32 0,39 0,63 0 0,69 Valor Unitário ln (y) Y -0,06 -0,04 -0,26 0,92 0,69 0 Figura 5 - Na matriz de colinearidade (exceto a última linha e a última coluna), é recomendável que os valores não sejam superiores a 0,80. 11.6.34. Nos casos em que o imóvel avaliando segue os padrões estruturais do modelo, a existência de multicolinearidade pode ser negligenciada, desde que adotada a estimativa pontual. E)5 Multicolinearidade

Verdadeiro
Falso