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

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Sumarizando os resulta<strong>dos</strong> <strong>da</strong>s médias, chega-se à descrição <strong>da</strong> tabulação abaixo.<br />

Nela, é possível ver que a média <strong>da</strong>s probabili<strong>da</strong>des previstas é de 1,6% (bem baixa)<br />

já que a maioria <strong>dos</strong> <strong>caso</strong>s é de fato de não eventos (se está trabalhando com eventos raros<br />

afinal) a probabili<strong>da</strong>de mínima é 0,0016% e a máxima é de 100% (ou seja, previsão perfeita<br />

do resultado).<br />

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max<br />

Pode-se plotar os resulta<strong>dos</strong> <strong>da</strong>s probabili<strong>da</strong>des num gráfico de densi<strong>da</strong>de e ter uma<br />

noção visual de quantas vezes ca<strong>da</strong> resultado é previsto.<br />

Figura 14 – Gráfico: Probabili<strong>da</strong>de de presença de áreas internacionais<br />

Density<br />

0 10 20 30 40<br />

pprob 5463 .0159253 .0928063 .000016 1<br />

0 .2 .4 .6 .8 1<br />

Pr(aint)<br />

A primeira conclusão é a mais óbvia. O modelo prevê muito mais <strong>caso</strong>s de aint=0 do<br />

que aint=1, ou seja, a probabili<strong>da</strong>de de encontrar áreas internacionais é muitíssimo menor do<br />

que a de não encontrar. Se esse gráfico fosse muito distinto ao <strong>da</strong>s observações de fato, poder-<br />

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