Em 12 de maio de 2011 12:04, Felipe Emanoel Barletta Mendes <felipe@leg.ufpr.br> escreveu:

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
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