A análise de regressão é a técnica mais utilizada quando se deseja estudar o comportamento de uma variável dependente em relação a outras que sejam responsáveis pela variabilidade observada nos preços. Quando se usam modelos de regressão, faz-se necessário observar os seus pressupostos básicos, principalmente no que se refere à sua especificação, normalidade, homocedasticidade, não multicolinearidade, não autocorrelação, independência e inexistência de pontos atípicos, no sentido de obter avaliações não tendenciosas, eficientes e consistentes.
✂️ a) A multicolinearidade verificada no gráfico dos resíduos versus variável independente espelha a existência dos respectivos pontos atípicos. ✂️ b) A verificação da autocorrelação será realizada por meio da análise do gráfico resíduos padronizados versus valores ajustados, cuja reta é paralela à bissetriz do primeiro quadrante. ✂️ c) A homocedasticidade, propriedade relacionada à forte dependência linear entre duas ou mais variáveis independentes no modelo, será verificada por meio da análise da matriz das correlações. ✂️ d) A verificação da normalidade pode ser realizada pelo exame do histograma dos resíduos amostrais padronizados, com o objetivo de verificar se sua forma guarda semelhança com a da curva normal. ✂️ e) A linearidade deve ser verificada a partir da construção de gráficos dos valores observados para a variável dependente versus valores transformados dessa mesma variável dependente, com as respectivas transformações.