
Prezados colegas, Meu pedido de ajuda não é especificamente sobre o R e sim outro. Recebi um relatório de um pesquisador em que ele justifica o uso de uma variável regressora que é o quadrado de outra regressora que está no modelo. Porém não entendi direito sua justificativa: "Note que o acréscimo da variável ao quadrado não causa qualquer problema de multicolinearidade, uma vez que a relação entre as variáveis não é linear. Isso pode ser atestado pelo cálculo do VIF (Fator de Inflação da Variância) em que essa inflação leva em conta o R2 da regressão de uma variável explicativa em relação a todas a outras, se o R2 for alto temos uma alta inflação da variância. E como a regressão é linear nos parâmetros não temos, a priori, problemas ao ter uma variável explicativa ao quadrado, desde que ela possua uma variabilidade razoável." O modelo apresentado foi o seguinte: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2216576 0.5475 76.83 0.0105 ** PROV(-1) 0.733404 0.0750 26.86 <2e-16 *** CONF 35402.22 12409 58.95 0.0058 ** CONF^2 -1.3402.2 4488263 0.0399 ** --- Multiple R-squared: 0.7826 Eu particularmente, neste caso, preferiria usar a regressora CONF centrada na média para utilizar o termo quadrático. Se alguém tiver outra opinião ficarei gato pela ajuda. Abraço!! Felipe E. Barletta Mendes (41)9189-5198 (41)3025-2150 (41)3328-7216 http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:felipe