Modelo de regressão linear múltipla: uma aplicação em dados de imóveis da cidade de Toledo - PR

• Autor(a) principal: Melo, Raphael Fernando de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23987
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA; Bens imóveis - Avaliação; Modelos lineares (Estatística); Análise multivariada; Real property - Valuation; Linear models (Statistics); Multivariate analysis

A estatística é uma forte ferramenta de gestão de dados relacionados a situações cotidianas e tem contribuído de forma significativa para o processo de tomada de decisão nas mais diferentes áreas como engenharia, economia, medicina, entre outras. Nas ramificações da estatística o estudo da regressão linear é uma das mais amplas técnicas utilizadas que expressa a relação entre duas ou mais variáveis, de tal forma que uma variável possa ser predita a partir de outras. O presente trabalho apresenta um modelo de regressão linear múltipla para um conjunto de dados sobre preço e características de imóveis situados no município de Toledo no Oeste do Paraná. Os dados foram obtidos por meio de websites de diversas imobiliárias do município. Considerou-se como variáveis que influenciam no preço da casa: área construída, tamanho do lote, número de banheiros, número de vagas na garagem e o bairro em que se encontra o imóvel (variável dummy). A modelagem foi realizada por meio do software R e o método stepwise aplicado para selecionar o melhor conjunto de variáveis que descreva a variável resposta, ou seja, o preço da casa. Foi realizada a validação do modelo ótimo e o mesmo consegue explicar 83% da variabilidade do valor da casa. Assim, o presente trabalho é uma contribuição para o mercado imobiliário, pois o preço de uma casa, na cidade de Toledo-PR, pode ser estimado com base em suas características.