As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

(VI) tem alta relação linear com outra VI, de acordo com sua escala, um valor de 10 ou acima
dele é passível de preocupação, e se a média do VIF for maior que 1, a multicolinearidade
pode estar enviesando o modelo de regressão. Relacionada ao VIF está a estatística de
tolerância, que nada mais é que o
grande problemas.
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, então valores abaixo de 0,1 ou 0,2 já apresentam
Mesmo que não se consiga ter confiança que o modelo pode ser uma representação
acurada para a população, pode-se identificar como ele se comporta quando aplicado a outras
amostras. Se ele puder ser generalizado, então será possível prever uma VD com o mesmo
grupo de VI em outras amostras. Se o poder de previsão diminuir, isso significa que a
generalização não é possível. Há duas formas de testar o modelo em outras amostras, o
primeiro é o R² ajustado, que mede a perda do poder de previsão do modelo, o segundo é a
divisão dos dados (data split), em que os dados são aleatoriamente separados e as equações
são testadas nas duas metades, a partir dai os resultados (VD) dos modelos são comparados.
4.6 Regressão logística
Muito do que é preciso para entender o próximo capítulo já foi apresentado. As
ideias contidas nos parágrafos anteriores tornam mais fáceis a compreensão do que é
realmente importante para o modelo estatístico deste estudo: a regressão logística e a
regressão logística para eventos raros. Grande parte das explicações da regressão linear serve
para a regressão logística, portanto, não serão repetidos os argumentos comuns aos dois. Em
outras palavras, apresentar-se-ão somente as idiossincrasias da versão logística.
De modo tosco, a regressão logística pode ser vista como uma regressão linear em
que a variável dependente é, necessariamente, categórica e as variáveis independentes podem
ser contínuas ou categóricas. Em sua forma mais simples (regressão logística binária), isso
significa que se pode prever em qual de duas categorias um caso é mais provável de pertencer,
quando se dispõem de algumas informações sobre ele. Para citar o caso desta dissertação,
pode-se prever se um determinado município possui área internacional. Para isso, medem-se
seu PIB, seu IDH, se é governado pelo PT, etc. Usando a regressão logística, é possível
descobrir se todas essas variáveis preveem se o município possui área internacional, mas,
além disso, essa técnica também permite prever se um novo município (caso) estudado é mais
propenso a ter área internacional.
Se fosse selecionado um município de forma aleatória e identificado se possui um
PIB grande, é governado pelo PT, tem IDH alto, então se poderia dizer que é provável que