As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...
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Apesar de identificar ca<strong>da</strong> uma <strong>da</strong>s siglas e repassar os valores encontra<strong>dos</strong>, os<br />
significa<strong>dos</strong> do que será apresentado deve estar claro a essa altura, já que se evidenciou no<br />
capítulo anterior todo o referencial teórico-conceitual. <strong>As</strong> definições somente serão lembra<strong>da</strong>s<br />
quando forem necessárias para a explicação <strong>dos</strong> scores.<br />
O modelo final, já respeita<strong>dos</strong> os pressupostos e contorna<strong>dos</strong> os problemas, é<br />
apresentado na tabela 17.<br />
Tabela 17 – O modelo de regressão logística final<br />
Começa-se pela parte superior <strong>da</strong> tabela. Nela, são disponibiliza<strong>dos</strong> os valores <strong>dos</strong><br />
logs de verossimilhança (log-likelihood) em ca<strong>da</strong> interação. A primeira interação (a de<br />
número 0) é o log de verossimilhança do modelo nulo ou vazio, ou seja, o modelo sem<br />
nenhuma variável independente. Nas próximas interações, as variáveis vão sendo incluí<strong>da</strong>s.<br />
Em ca<strong>da</strong> interação o valor do log vai aumentando, já que o objetivo do modelo é maximizá-lo.<br />
Quando as diferenças entre as interações sucessivas é muito pequena (não há variação<br />
significante), diz-se que o modelo convergiu, a interação é cessa<strong>da</strong> e os resulta<strong>dos</strong> são<br />
disponibiliza<strong>dos</strong>.<br />
Iteration 0: log likelihood = -446.47008<br />
Iteration 1: log likelihood = -323.37491<br />
Iteration 2: log likelihood = -284.07193<br />
Iteration 3: log likelihood = -195.95685<br />
Iteration 4: log likelihood = -164.26767<br />
Iteration 5: log likelihood = -163.39723<br />
Iteration 6: log likelihood = -163.38205<br />
Iteration 7: log likelihood = -163.38203<br />
Iteration 8: log likelihood = -163.38203<br />
Logistic regression Number of obs = 5463<br />
LR chi2(11) = 566.18<br />
Prob > chi2 = 0.0000<br />
Log likelihood = -163.38203 Pseudo R2 = 0.6341<br />
aint Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]<br />
front 1.475912 .4692552 3.15 0.002 .556189 2.395635<br />
metoo .0035438 .3684112 0.01 0.992 -.7185289 .7256166<br />
edu 1.023902 .4440317 2.31 0.021 .1536158 1.894188<br />
idh 13.32672 4.79124 2.78 0.005 3.936061 22.71738<br />
pibcap .0087602 .0115876 0.76 0.450 -.0139511 .0314714<br />
pop .0113529 .0012785 8.88 0.000 .008847 .0138588<br />
exp .0003032 .0002859 1.06 0.289 -.0002572 .0008635<br />
pt 1.389355 .4010039 3.46 0.001 .6034019 2.175308<br />
oposi .3486496 .4061325 0.86 0.391 -.4473554 1.144655<br />
sp 1.321575 .4472697 2.95 0.003 .4449425 2.198207<br />
rs 1.374528 .5014879 2.74 0.006 .3916302 2.357427<br />
_cons -17.48683 3.632154 -4.81 0.000 -24.60572 -10.36794<br />
Note: 0 failures and 5 successes completely determined.<br />
Abaixo <strong>da</strong>s interações é disponibilizado o log-likelihood, ele é o valor do log do<br />
modelo final (<strong>da</strong> última interação). Não há um sentido intrínseco nesse valor para se chegar a<br />
qualquer conclusão, mas conforme visto no capítulo anterior, esse valor vai aju<strong>da</strong>r a estimar<br />
outras informações importantes. Na ver<strong>da</strong>de, foi apresentado também no capítulo 4 que o log-<br />
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