Exemplos de uso de Variância constante em Português e suas traduções para o Inglês
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Colloquial
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Official
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Medicine
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Financial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Computer
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Official/political
Componente do erro com variância constante e não correlacionada.
Erro aleatório ruído branco com distribuição normal,média zero e variância constante.
É o componente do erro com variância constante e não correlacionada.
Os resíduos foram avaliados segundo as suposições de normalidade,média zero, variância constante e independência.
Entretanto, nos casos em que a variável dependente não tem variância constante, uma soma dos quadrados ponderados dos resíduos ponderados pode ser minimizada.
Combinations with other parts of speech
Uso com adjetivos
variância ANOVA
variância total
variância robusta
variância intrapessoal
a variância total
variância amostral
variância condicional
variância constante
variância média
variância residual
Mais
Uso com verbos
Tem-se que os erros, ε t, são uma sequência aleatória,independente e normalmente distribuída com média zero e variância constante.
A análise de resíduos demonstrou distribuição normal e variância constante na regressão linear de cada domínio.
Para a utilização deste modelo,é preciso que seus resíduos tenham distribuição normal com média zero e variância constante.
Moraes e Silva(2010)utilizaram os modelos de variância constante e condicional EWMA e GARCH, respectivamente, para estimação da volatilidade dos preços do café arábica.
O padrão aleatório do scatterplot dos valores preditos eresíduos padronizados fortalece a hipótese de variância constante.
Entretanto, esse modelo assume que a variável resposta segue distribuição normal com variância constante e que as relações se dão de forma igualitária no espaço.
Para a utilização e adequação deste modelo,é necessário que o resíduo tenha distribuição normal com média zero e variância constante.
Como o pressuposto resíduo zero e variância constante foram testados e satisfeitos, os dados puderam ser descritos pela distribuição normal, considerando-se válidos o método paramétrico.
Após a introdução no modelo do termo de defasagem espacial 1,194 Wy, o seu resíduo apresentou média zero,normalidade e variância constante.
Na regressão linear múltipla, preconizam-se os pressupostos:linearidade do fenômeno medido; variância constante dos termos de erros homocedasticidade; independência dos termos de erros covariância nula ou independência das variáveis aleatórias residuais; normalidade da distribuição dos termos de erro; não verificação da multicolinearidade.
Por ser uma técnica paramétrica, supõe-se queos erros para cada observação devem ter uma distribuição normal com média zero e variância constante.
Com os pressupostos da normalidade do resíduo e variância constante variabilidade semelhante comparando se os dois grupos satisfeitos, permitiu se demonstrar que o modelo e a amostra foram viáveis para análise estatística paramétrica, fornecendo os resultados de acordo com os pressupostos do modelo, inclusive com transformações do tipo logarítmica ou Box-Cox.
O que difere entre os dois testes é o fato de que o teste Phillips-Perron garante que os resíduos são não correlacionados e possuem variância constante.
Onde We é o componente do erro com efeitos espaciais, l é o coeficiente autorregressivo ex é o componente do erro com variância constante e não correlacionada.
A multicolinearidade foi observada, além de ter sido realizada a análise dos resíduos com a construção do gráfico normal probabilístico QQ plot e do gráfico dos resíduos, em função dos valores estimados pelo modelo,sendo verificado que estes apresentam distribuição gaussiana e variância constante.
Para a análise estatística foram utilizados modelos considerando queos valores das variáveis observadas tivessem distribuição normal verificada pelo teste Shapiro-Wilk e variância constante pelo teste de Levene.
Esse modelo é utilizado para comparar dois ou mais grupos independentes e tem como pressuposto que o resíduo obtido através da diferença entre os valores preditos pelo modelo e os valores observados apresente distribuição normal,com média zero e variância constante.
O modelo CAR é expresso por Z X?+?, sendo?? W?+?, onde W? é a componente do erro com efeitos espaciais,? é o coeficiente autoregressivo e?é a componente do erro com variância constante e não correlacionada.
Tal modelo tem como pressuposto que o resíduo obtido através da diferença entre os valores preditos pelo modelo eos valores observados tenha distribuição normal com média 0 e variância constante.
No estudo do atraso na suspeita da TB, o modelo OLS mostrou-se adequado, uma vez que seus resíduos se mostraram independentes,com média zero e variância constante.
A escolha do melhor modelo teve como pressupostos: análise do diagrama de dispersão; valores"p" para a estatística F; valores do coeficiente de determinação ajustado Ra eanálise dos resíduos que deveriam apresentar distribuição normal e variância constante homocedasticidade.
A escolha do melhor modelo teve como pressupostos: análise dos diagramas de dispersão; valores p para a estatística F; valores do coeficiente de determinação ajustado ra eanálise dos resíduos que deveriam apresentar distribuição normal e variância constante homocedasticidade.
O modelo obtido para o atraso na suspeita mostrou que quando a distância percorrida pelo paciente controlada pela idade e pelo sexo foi maior que a ideal, houve aumento desse atraso e que os resíduos tiveram média zero,comportamento normal e variância constante.
Finalmente, o pressuposto da homocedasticidade foi verificado, com a aplicação do teste de Pesaran-Pesaran,que detecta a presença de variâncias constantes de residuais baseado nos resultados da regressão, na qual a variável dependente é Pesaran-Pesaran e a variável independente é o valor estimado da variável dependente original.
De fato, mesmo queo parâmetro de dispersão seja constante, a variância da variável resposta não é constante, pois depende das médias desconhecidas que variam conforme a estrutura do modelo.