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TABELA 6.64 – Matriz de correlação para o modelo "nu_res": Piracicaba, 2000-2004. **. Correlação é significante no nível 0,01 (2 caudas) * . Correlação é significante no nível 0,05 (2 caudas) FIGURA 6.55 – Diagramas de espalhamento para a matriz de correlação do modelo “nu_res”: Piracicaba, 2000-2004. TABELA 6.65 – Análise de variância para o modelo “nu_res”: Piracicaba, 2000-2004. a. Preditores: (Constante), PIBTOT b. Variável Dependente: DESTAREA 286
Em relação à análise de resíduos, quando o modelo está satisfatoriamente ajustado, os resíduos padronizados (ver Seção 5.3.2.5) e os resíduos “estudantados” (ajustados a uma distribuição “t”) devem estar no intervalo [-2,+2]. Para o presente modelo, esses valores são –1,535; +1,500 e –1,638; +1,509 respectivamente para os resíduos padronizados e estudantados. Gráficos dos resíduos padronizados versus a variável independente (“pibtot”) e versus o valor predito ajustado ^ Yi são vistos na FIGURA 6.56. Conforme a Seção 5.3.2.5, esses gráficos não devem apresentar padrão de correlação algum. Resíduos Padronizados FIGURA 6.56 – Análise de resíduos para o modelo “nu_res”: Piracicaba, 2000-2004. 6.2.4.2.2 Modelo de Regressão Linear “Não-Urbano para Uso Industrial (nu_ind)” PIBTOT Valor Predito Ajustado Do mesmo modo que no modelo “nu_res”, os testes para verificação de independência das observações referentes à variável de saída Yi (“área de uso industrial em Piracicaba – destarea”) mostraram aceitação parcial para a função de autocorrelação e aceitação total para a função de autocorrelação parcial (FIGURA 6.57). As observações relativas à área de uso industrial ao longo do tempo foram consideradas como eventos independentes pelas mesmas razões expostas na Seção 6.1.5.2.1. 287 Resíduos Padronizados
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