Boa parte das análises estatísticas exigem uma variável preditora para serem realizadas.
Sem esse componente fundamental, não seria possível estabelecer um fenômeno, tampouco entender suas causas e suas variáveis.
A variável preditora é como uma condição estabelecida, que pode ajudar a fazer previsões e estimativas.
Saiba neste conteúdo o que ela significa e alguns exemplos tirados de estudos e casos reais.
O que é variável preditora?
Uma variável preditora é uma variável independente usada em modelos estatísticos ou de aprendizagem de máquina para prever o valor de uma variável dependente ou resultado.
Ela fornece informações que ajudam a estimar ou antecipar o comportamento de outra variável, sendo essencial em análises de regressão e classificação.
Por exemplo, em um modelo que busca prever o preço de imóveis, certas características como o tamanho da casa e a localização podem ser variáveis preditoras.
Sendo assim, a variável preditora é como um fator, podendo exercer influência ou não sobre a variação de uma estimativa.
Diferença entre variáveis preditoras e variáveis de resposta
Em análise estatística e modelos preditivos, as variáveis preditoras (ou independentes) são aquelas que utilizamos para explicar ou prever o comportamento de outra variável.
Elas representam os fatores ou características que podem influenciar o resultado de interesse.
A variável de resposta (ou dependente) é o resultado que buscamos medir ou prever com base nas variáveis preditoras.
Por exemplo, ao estimar o preço de um imóvel, o preço é a variável de resposta, enquanto localização, número de cômodos e área construída são as variáveis preditoras.
Entender a distinção entre elas é fundamental para construir modelos que expliquem adequadamente as relações entre os fatores e os resultados observados.
Para que serve a variável preditora?
Para entender melhor, vamos ver a seguir como ficaria um modelo de regressão linear para explicar a variação no preço de uma casa:
Preço do imóvel= β0 +β1 (Tamanho da casa) + β2 (Localização) + ε
- Preço do imóvel: a variável dependente que queremos prever (em reais, por exemplo)
- Tamanho da casa: uma variável preditora, como o número de metros quadrados (m²)
- Localização: outra variável preditora, que pode ser codificada numericamente, por exemplo, como 1 para uma localização central e 0 para periferia
- β0 (Beta Zero): intercepto do modelo (valor base do preço)
- β1 (Beta Um): coeficiente que multiplica o tamanho da casa, mostrando como o tamanho afeta o preço
- β2 (Beta Dois): coeficiente que multiplica a localização, mostrando como a localização afeta o preço
- ε: Termo de erro, que representa a variação não explicada pelo modelo.
Exemplos de variáveis preditoras
Veja abaixo alguns exemplos de variáveis preditoras e a qual campo de estudo elas podem estar relacionadas:
- Tamanho da casa (m²) – Imobiliário
- Idade – Saúde
- Gasto mensal em publicidade – Marketing
- Horas de estudo – Educação
- Renda anual – Financeiro.
Como identificar as variáveis preditoras?
Para identificar as variáveis preditoras, comece definindo claramente a variável dependente que deseja prever.
Em seguida, determine quais fatores podem influenciar ou explicar essa variável com base em conhecimento teórico, pesquisas anteriores ou análise de dados.
Aquelas com potencial para afetar a variável de interesse e que são mensuráveis serão as variáveis preditoras em seu modelo estatístico.
Por exemplo, se você quer prever a eficiência operacional de uma indústria (variável dependente), fatores como tempo de máquina parada, qualidade das matérias-primas e experiência dos funcionários podem ser variáveis preditoras.
Conclusão
Profissionais de quase todas as áreas podem se valer das análises estatísticas e de seus modelos de regressão com variável preditora para tomar decisões.
Quem domina esse tipo de cálculo leva uma grande vantagem e tem mais chances de conquistar as melhores posições no mercado de trabalho.
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