Verossimilhança e Seleção do Modelo
Verossimilhança e Seleção do Modelo
Gostaria de saber em que situação, no momento de mandar calcular, devemos marcar no CALCULO DOS COEFICIENTES, a opção MAXIMA VEROSSIMILHANÇA ou MINIMOS QUADRADOS. E na SELEÇÃO DO MODELO, a opção REGRESSÃO ou ESTIMATIVA? Tenho impressão que já me foi falado que qdo temos até 40 elementos amostrais, o modelo é ESTIMATIVA E MINIMOS QUADRADOS e qdo temos acima de 40 elementos, deverá ser REGRESSÃO E MAXIMA VEROSSIMILHANÇA. Isto procede?
Re: Verossimilhança e Seleção do Modelo
As estimativas de mínimos quadrados são calculadas ajustando-se a regressão linear aos dados de mercado, considerando minimizar a soma dos resíduos ao quadrado (erro mínimo quadrado).
No modelo, com uso da função de verossimilhança, serão calculados seus parâmetros identificando o quão provável a amostra observada é uma função de possíveis valores dos parâmetros da população. Por tanto, maximizar a função de verossimilhança determina os parâmetros que têm maior probabilidade de produzir os preços observados (praticados no mercado). De um ponto de vista estatístico, o MLE (máxima verossimilhança) é normalmente recomendado para grandes amostras, aplicável à maioria dos modelos e diferentes tipos de dados, e produz estimativas mais precisas. É a opção necessária para a regressão espacial.
O teorema do limite central demonstra que, na medida em que o tamanho da amostra vai se tornando suficientemente grande, a distribuição da média vai se aproximando da distribuição normal, independentemente do formato da distribuição dos preços individuais no mercado de imóveis. Na prática, uma amostra pode se considerada como normal sempre que n>30 (neste caso n representa as médias das amostras).
A escolha entre mínimos quadrados e máxima verossimilhança é uma opção do avaliador, mas este último método de ajuste é indicado para grandes amostras.
A seleção do modelo entre "regressão" e "estimativa" não está relacionado com os mínimos quadrados x máxima verossimilhança.
No modelo, com uso da função de verossimilhança, serão calculados seus parâmetros identificando o quão provável a amostra observada é uma função de possíveis valores dos parâmetros da população. Por tanto, maximizar a função de verossimilhança determina os parâmetros que têm maior probabilidade de produzir os preços observados (praticados no mercado). De um ponto de vista estatístico, o MLE (máxima verossimilhança) é normalmente recomendado para grandes amostras, aplicável à maioria dos modelos e diferentes tipos de dados, e produz estimativas mais precisas. É a opção necessária para a regressão espacial.
O teorema do limite central demonstra que, na medida em que o tamanho da amostra vai se tornando suficientemente grande, a distribuição da média vai se aproximando da distribuição normal, independentemente do formato da distribuição dos preços individuais no mercado de imóveis. Na prática, uma amostra pode se considerada como normal sempre que n>30 (neste caso n representa as médias das amostras).
A escolha entre mínimos quadrados e máxima verossimilhança é uma opção do avaliador, mas este último método de ajuste é indicado para grandes amostras.
A seleção do modelo entre "regressão" e "estimativa" não está relacionado com os mínimos quadrados x máxima verossimilhança.