DD118-Estatitísca Básica- Trabalho

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DD118 – ESTATÍSTICA BÁSICA 
CASO PRÁTICO 
 
Aluno: Leonardo Evangelista Ribeiro 
Disciplina: DD118- Estatística Básica 
Nome do mestrado ou especialização: Mestrado de infraestrutura e Engenharia Civil 
Data: 07/07/2024 
 1.Situação. 
 
No arquivo coches.xlsx, as características de 193 carros clássicos de várias marcas são 
fornecidas de acordo com os dados publicados no Anuário Automobilístico Ward de 1985, com 
o preço ajustado pela inflação em 2019. 
Instruções para o desenvolvimento da atividade 
 A partir das informações fornecidas, responda às seguintes perguntas: 
1. Pesquise qual marca de carro é a mais cara. Justifique a resposta. 
2. Calcular um intervalo de confiança para o preço médio ajustado pela inflação de 
cada marca. 
3. Contraste a hipótese, para um nível de significância estatística de 99%, de que o 
preço da Mazda e Subaru são diferentes. 
4. Compare a hipótese, para um nível de significância de 95%, de que o preço dos 
carros a diesel da Mercedes-Benz é mais alto que os carros a gasolina da própria 
marca. 
5. Desenvolva um modelo de regressão linear que permita estimar a variável 
preço_inflação a partir das variáveis Capacidade_motor, Cavalos_potência, 
Comprimento e peso. Qual das variáveis analisadas melhor explica o preço? 
 
Esclarecimento: Para realizar os cálculos solicitados, sugere-se aos alunos que usem um 
programa de computador. O próprio Excel possui uma ferramenta de análise de dados que pode 
ser usada, mas poderiam ser utilizados SPSS, SAS, R, etc. 
 
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CASO PRÁTICO 
Embora o software de análise estatística seja usado para realizar os cálculos, a entrega será 
feita por meio de um relatório de resultados. Na resposta a cada pergunta, o aluno deve 
justificar teoricamente o método de solução escolhido e, em seguida, os cálculos feitos. 
 
2. Estrutura do trabalho: 
 
 
1. Pesquise qual marca de carro é a mais cara. Justifique a resposta. 
 
R. Para A Análise Da Marca de Carro Mais Cara, vamos analisar pelo preço médio dos 
carros disponíveis no arquivo base, conforme a tabela abaixo: 
 
Tabela 1- Preço médios dos carros 
Marcas de 
carro 
Média de 
precio_inflacion 
alfa-romero 38300,67 
audi 44135,00 
bmw 64546,13 
chevrolet 14844,67 
dodge 19251,50 
honda 20226,46 
isuzu 22035,00 
jaguar 85506,00 
mazda 24346,83 
mercedes-benz 83150,63 
mercury 40783,00 
mitsubishi 22833,77 
nissan 25739,83 
peugot 38277,45 
plymouth 19679,71 
porsche 77599,00 
saab 37620,83 
subaru 21107,75 
toyota 24430,41 
volkswagen 24904,33 
volvo 44638,82 
 
Fonte: (O autor adaptado dos arquivos bases Funiber,2024) 
 
 
 
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CASO PRÁTICO 
 
Desse modo, observa-se que o caro mais caro é aquele, cujo preço médio é maior, é o 
da marca Jaguar com preço médio de 85506,00. 
Porém, não podemos pensar que a análise deve ser feito simplesmente pelo preço 
médio, pois se analisarmos o carro mais caro de cada marca, encontra-se a seguinte 
tabela 2: 
 
Tabela 2- Preço do carro mais carro Vs Marca 
Marcas de 
carro 
Máx. de 
precio_inflacion 
alfa-romero 40776,00 
audi 59002,00 
bmw 102100,00 
chevrolet 16249,00 
dodge 32037,00 
honda 31991,00 
isuzu 27303,00 
jaguar 88966,00 
mazda 45333,00 
mercedes-benz 112195,00 
mercury 40783,00 
mitsubishi 36745,00 
nissan 48681,00 
peugot 44853,00 
plymouth 31543,00 
porsche 91506,00 
saab 46015,00 
subaru 28899,00 
toyota 43665,00 
volkswagen 34214,00 
volvo 55912,00 
 
Desse modo, observa-se que o caro mais caro é aquele, cujo o preço do carro é o 
maior, portanto é o da marca Marcedes- benz com preço de 112195,00. 
 
 Portanto, percebe-se a grande diferença ao analisar os diferentes tipos de métodos 
escolhidos, o de média de preços e o preço mais alto, abaixo esclarecem-se as 
vantagens e desvantagens de cada método. 
Pela média de preços: 
Vantagens: Leva em considerações todos os preços de cada marca, oferecendo uma 
visão geral de custo médio dos carros de cada marca; 
 
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CASO PRÁTICO 
Pode ser mais representativo quando há variações significativas nos preços dos carros; 
Desvantagens: Uma média pode-se ser influenciada por valores atípicos, principalmente 
se dentro de uma mesma marca houverem diferentes padrões de preços, indo de um 
modelo mais barato ao mais caro. 
Pelo Preço mais alto individual 
Vantagens: Identifica o preço mais alto dentro todos os carros listados independentemente 
da média, é útil se o objetivo for qual modelo de carro e maior independentemente da 
distribuição de preços dentro da marca. 
Desvantagens: Não leva em conta a variação de preços dentro de cada marca, um preço 
alto pode ser apenas um modelo em específico, ao não referir o custo médio geral da 
marca. 
Portanto,a melhor solução dentro das listadas acima, dependerá de qual o contexto que 
for abordado para a análise, se for uma visão geral do custo médio, a média de preços 
mostra-se útil se o interesse foi entender o padrão dos preços médios, porém se a ideia 
for analisar qual o modelo é o mais caro individualmente, para saber o modelo de carro 
mais carro, como consequência a sua marca, a solução mais apropriada é o custo 
individual. 
Além do mais, ambas as análises são relevantes, sendo relevante ter acesso aos ambos 
dados para a compreensão mais completa da distribuição de preços e das características 
do amostra de modelos de carros disponíveis. 
 
 
2.Calcular um intervalo de confiança para o preço médio ajustado pela inflação de 
cada marca. 
 
R. Para o cálculo do intervalo de confiança para o preço média ajustado pela infração de 
cada marca, incialmente, deve-se organizar a amostra pelas colunas, marca, preços 
médio, desvio padrão e contagem dos modelos de carros de cada marca, portanto, 
devemos seguir os seguintes passos: 
I. Calcular a média de cada marca 
II. Calcular o desvio padrão; utilizando 
III. Determinar o tamanho da amostra; 
 
Portanto, com o auxílio do excel, encontra-se o seguinte resultados: 
 
Tabela 3- Marcas dos carros 
MARCAS DE 
CARRO 
MÉDIA DE 
PRECIO_INFLACION 
DESVPAD DE 
PRECIO_INFLACION 
CONTAGEM DE 
PRECIO_INFLACION 
ALFA-ROMERO 38300,67 4287,40 3,00 
AUDI 44135,00 8531,68 6,00 
 
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CASO PRÁTICO 
BMW 64546,13 22893,32 8,00 
CHEVROLET 14844,67 1864,70 3,00 
DODGE 19251,50 5808,09 8,00 
HONDA 20226,46 5094,99 13,00 
ISUZU 22035,00 7450,08 2,00 
JAGUAR 85506,00 5059,71 3,00 
MAZDA 24346,83 10792,64 12,00 
MERCEDES-
BENZ 
83150,63 16778,60 8,00 
MERCURY 40783,00 #DIV/0! 1,00 
MITSUBISHI 22833,77 7520,07 13,00 
NISSAN 25739,83 11064,80 18,00 
PEUGOT 38277,45 5552,19 11,00 
PLYMOUTH 19679,71 5919,95 7,00 
PORSCHE 77599,00 16134,52 4,00 
SAAB 37620,83 7069,63 6,00 
SUBARU 21107,75 4794,73 12,00 
TOYOTA 24430,41 7920,37 32,00 
VOLKSWAGEN 24904,33 5383,75 12,00 
VOLVO 44638,82 8191,36 11,00 
 
IV. Escolher o nível de confiança para o intervalo de confiança, geralmente utiliza-se 
um nível de 95% (o que significa há uma probabilidade de 95% de que o 
intervalo contenha o verdadeiro valor) 
V. Calcular o erro padrão da média, pela equação: 
 
Onde: 
S= desvio padrão 
N=tamanho da amostra 
VI. Calcular o intervalo da confiança, pela equação: 
 
 
 
Onde: 
X= é 
Z= é o valor crítico da distribuição normal padrão para o nível de confiança 
desejada. 
S= desvio padrão 
 
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CASO PRÁTICO 
N=tamanho da amostra 
 
Encontra-se, portanto, qual o valor de z da distribuição normal padrão para um 
determinado nível de confiança, supondo que foi determinado a confiança de 95%, 
com a utilização da tabela de distribuição normal padrão extraída do IME- Unicamp, 
segue os passos para encontrar o valor de Z; 
 
I. Encontre a área na cauda da distribuição normal padrão para um nível de 
confiança adotado, pela equação: 
 
 
Onde: 
(1 – confiança) = 1 – 0,95= 0,05 
 
II. Encontra o valor de Z na tabela, no qual corresponde a área encontrada 
acima. 
 
Valor da área da cauda é: 1 –0,05/2 = 0,975 
 
 
Portando, o valor de Z= 1,96 
 
 
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CASO PRÁTICO 
Desse modo, é possível encontrar o valor do intervalo de confiança, conforme a tabela 
abaixo, na qual, utiliza-se o Excel com a fórmula: =INT.CONFIANÇA(alfa, desvio 
padrão, tamanho da amostra), calcula-se também o valor inferior e o valor superior. 
 
Tabela 4- Intervalo de confiança 
Marcas 
de 
carro 
Média de 
precio_ 
inflacion 
Desv 
Pad de 
precio_ 
inflacio
n 
Contag
em de 
precio_ 
inflacio
n 
alfa Inter_ 
confiança 
Lim_inf_ 
Confiança 
Lim_sup 
confiança 
alfa-
romero 
38300,67 4287,40 3,00 0,05 4851,564183 33449,10 43152,23 
audi 44135,00 8531,68 6,00 0,05 6826,641273 37308,36 50961,64 
bmw 64546,13 22893,3
2 
8,00 0,05 15863,96873 48682,16 80410,09 
chevrol
et 
14844,67 1864,70 3,00 0,05 2110,064958 12734,60 16954,73 
dodge 19251,50 5808,09 8,00 0,05 4024,725417 15226,77 23276,23 
honda 20226,46 5094,99 13,00 0,05 2769,618421 17456,84 22996,08 
isuzu 22035,00 7450,08 2,00 0,05 10325,09027 11709,91 32360,09 
jaguar 85506,00 5059,71 3,00 0,05 5725,491597 79780,51 91231,49 
mazda 24346,83 10792,6
4 
12,00 0,05 6106,397794 18240,44 30453,23 
merce
des-
benz 
83150,63 16778,6
0 
8,00 0,05 11626,76012 71523,86 94777,39 
mercur
y 
40783,00 #DIV/0! 1,00 0,05 
 
mitsub
ishi 
22833,77 7520,07 13,00 0,05 4087,880088 18745,89 26921,65 
nissan 25739,83 11064,8
0 
18,00 0,05 5111,582501 20628,25 30851,42 
peugot 38277,45 5552,19 11,00 0,05 3281,073379 34996,38 41558,53 
plymo
uth 
19679,71 5919,95 7,00 0,05 4385,481222 15294,23 24065,20 
porsch
e 
77599,00 16134,5
2 
4,00 0,05 15811,53732 61787,46 93410,54 
saab 37620,83 7069,63 6,00 0,05 5656,780502 31964,05 43277,61 
subaru 21107,75 4794,73 12,00 0,05 2712,822053 18394,93 23820,57 
 
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CASO PRÁTICO 
toyota 24430,41 7920,37 32,00 0,05 2744,218709 21686,19 27174,62 
volksw
agen 
24904,33 5383,75 12,00 0,05 3046,090157 21858,24 27950,42 
volvo 44638,82 8191,36 11,00 0,05 4840,698161 39798,12 49479,52 
 
 
3.Contraste a hipótese, para um nível de significância estatística de 99%, de que o 
preço da Mazda e Subaru são diferentes. 
 
R. Para análise de dados da questão, vamos organizar os dados da marca Mazda e 
Subaru, criando assim a tabela abaixo, com o auxílio do software Excel, selecionamos os 
dados necessário para as Hipótese, segue a tabela 5. 
 
 
Tabela 5- Tabela questão 5 
Marcas de 
carro 
Média de 
precio_inflacion 
DesvPad de 
precio_inflacion 
Contagem de 
precio_inflacion 
mazda 24346,83 10792,64 12,00 
subaru 21107,75 4794,73 12,00 
 
Portanto, segue os passos para o desenvolvimento das atividades: 
 
I. Existem duas hipóteses a serem trabalhadas, conforme mencionado abaixo: 
 
 
 
 
 
Onde a primeira, nos diz a respeito que a médio de preços do Subaru e Mazda, são iguais 
E a segunda nos diz a respeito que a média de preços são diferentes. 
 
II. Nível de significância (alfa): 
Confiança de 99 % 
(1 – confiança) = 1 – 0,99= 0,01 
 
 
 
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CASO PRÁTICO 
III. Teste estatístico apropriado: 
Duas características são importantes para determinar o teste estatístico, como 
conhecermos o valor do desvio padrão, pode-se utilizar o teste Z, para duas 
amostras independentes. 
 
IV. Cálculo do valor -Z 
 
 
Onde: 
X= média de preços de cada marca 
N =número das amostras 
δ= Desvio padrão 
 
Logo, substituindo os valores da tabela 5, na equação do Item III, obtem-se: 
 
 
Z= 0,955 
 
 
Agora analisa-se o valor crítico de Z, para significância de 99% 
 
III. Encontre a área na cauda da distribuição normal padrão para um nível de 
confiança adotado, pela equação: 
 
 
Onde: 
(1 – confiança) = 1 – 0,99= 0,01 
 
IV. Encontra o valor de Z crítico na tabela do teste bicaudal, no qual 
corresponde a área encontrada acima, portanto para a distribuição normal 
padrão onde a área sob a curva à direita. 
 
 
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CASO PRÁTICO 
 
 
 
Fonte: Proeducacional,20 
 
Portanto o valor de gl infinito, significa ser a distribuição normal, com a confiança 
é de 99%, trace os eixos para encontrar o valor de Z, cujo o valor corresponde é de 2,576. 
 
Se o valor-Z, calculado estiver além do +- 2,576, isso significa que os resultados 
observados são tão extremos que ocorreriam com uma probabilidade menor que 0,005( ou 
0,5%) se a hipótese nula fosse verdadeira. 
 
Desse modo, rejeita-se a hipótese nula, em favor da hipótese alternativa: 
 
Como o valor calculado de Z foi de 0,955 é muito menor que os 2,576. Indica que não a 
evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula de que os preços médios são iguais, 
dado o nível de significância de 99%. 
 
 
 
 
 
 
11 
 
CASO PRÁTICO 
 
4. Compare a hipótese, para um nível de significância de 95%, de que o preço 
dos carros a diesel da Mercedes-Benz é mais alto que os carros a gasolina da 
própria marca. 
 
R. Com o Auxílio do software Excel, seleciona-se os fabricantes, tipo de 
combustível e o preço de inflação para auxiliar nos cálculos da hipótese. 
 
Tabela 6- Marca VS combustível Vs preço da inflação 
fabricanfate combustible precio_inflacion 
mercedes-
benz 
diesel 78092 
mercedes-
benz 
diesel 69631 
mercedes-
benz 
diesel 69808 
mercedes-
benz 
diesel 63146 
mercedes-
benz 
gas 112195 
mercedes-
benz 
gas 101223 
mercedes-
benz 
gas 86632 
mercedes-
benz 
gas 84478 
 
Para melhorar os dados, selecionamos as marcas, com a contagem, média de 
preços e calculamos o desvio padrão da questão: 
 
Tabela 7- Resumo dos dados 
 
 
 
 
 
 
 
 
Marcas de 
carro 
Contagem de 
combustible 
Média de 
precio_inflacion 
DesvPad de 
precio_inflacion 
Diesel 4 70169,25 6124,165868 
Gás 4 96132 13038,45551 
 
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CASO PRÁTICO 
Portanto, segue os passos para o desenvolvimento das atividades: 
 
I. Existem duas hipóteses a serem trabalhadas, conforme mencionado abaixo: 
 
 
 
II. Nível de significância (alfa): 
Confiança de 95 % 
(1 – confiança) = 1 – 0,95= 0,05 
 
III. Teste estatístico apropriado: 
Duas características são importantes para determinar o teste estatístico, como 
conhecermos o valor do desvio padrão, pode-se utilizar o teste Z, para duas 
amostras independentes. 
 
IV. Cálculo do valor -Z 
 
 
Onde: 
X= média de preços de cada marca 
N =número das amostras 
δ= Desvio padrão 
 
Logo, substituindo os valores da tabela 5, na equação do Item III, obtem-se: 
 
 
Z= -1,599 
 
 
 
13 
 
CASO PRÁTICO 
 
V. Encontra o valor de Z crítico na tabela do teste bicaudal, no qual 
corresponde a área encontrada acima, portanto para a distribuição normal 
padrão onde a área sob a curva à direita. 
 
 
 
 
Z= 1,645 
 
 Como z calculado de -1,599 é bem menor que 1,645, não podemos rejeitar a 
hipótese nula, portanto, não podemos concluir que o preço médio dos carros a diesel 
da Mercedes-Benz é maior significativamente que o preços dos carros a gasolina, com 
o nível de significância de 95%. 
 
 
 
 
 
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CASO PRÁTICO 
5. Desenvolva um modelo de regressão linear que permita estimar a variável 
preço_inflação a partir das variáveis Capacidade_motor, Cavalos_potência, 
Comprimento e peso. Qual das variáveis analisadas melhor explica o preço? 
R. Organiza-se os dados solicitados perante as variáveis solicitadas, entende-se que a varíavel 
dependente é o ( preço_inflação) e as demais variáveis são independentes (variáveis 
Capacidade_motor, Cavalos_potência, Comprimento e peso), para o modelo de regressão 
linear, com a utilização do software Excel, deverá ser acrescentado uma coluna com o valor 
1, necessária para os cálculos. 
Tabela 8- Dados questão 5 
FABRICANTE LONGITU
D 
PESO CAPACIDAD_
MOTOR 
CABALLOS_POTENCIA CO PRECIO_INFLACION 
ALFA-
ROMERO 
168,8 2548 2,68 111 1 33350 
ALFA-
ROMERO 
168,8 2548 2,68 111 1 40776 
ALFA-
ROMERO 
171,2 2823 3,47 154 1 40776 
AUDI 176,6 2337 3,4 102 1 34475 
AUDI 176,6 2824 3,4 115 1 43124 
AUDI 177,3 25073,4 110 1 37687 
AUDI 192,7 2844 3,4 110 1 43766 
AUDI 192,7 2954 3,4 110 1 46756 
AUDI 192,7 3086 3,4 140 1 59002 
BMW 176,8 2395 2,8 101 1 40603 
BMW 176,8 2395 2,8 101 1 41826 
BMW 176,8 2710 3,19 121 1 51822 
BMW 176,8 2765 3,19 121 1 52156 
BMW 189 3055 3,19 121 1 60706 
BMW 189 3230 3,39 182 1 76016 
BMW 193,8 3380 3,39 182 1 102100 
BMW 197 3505 3,39 182 1 91140 
CHEVROLET 141,1 1488 3,03 48 1 12729 
CHEVROLET 155,9 1874 3,11 70 1 15556 
CHEVROLET 158,8 1909 3,11 70 1 16249 
DODGE 157,3 1876 3,23 68 1 13770 
DODGE 157,3 1876 3,23 68 1 15760 
DODGE 157,3 2128 3,39 102 1 19664 
DODGE 157,3 1967 3,23 68 1 15393 
DODGE 157,3 1989 3,23 68 1 16538 
DODGE 157,3 1989 3,23 68 1 18804 
DODGE 174,6 2535 3,46 88 1 22046 
DODGE 173,2 2811 3,9 145 1 32037 
HONDA 144,6 1713 3,41 58 1 16011 
HONDA 144,6 1819 3,41 76 1 16940 
HONDA 150 1837 3,07 60 1 13342 
 
15 
 
CASO PRÁTICO 
HONDA 150 1940 3,41 76 1 16135 
HONDA 150 1956 3,41 76 1 17618 
HONDA 163,4 2010 3,41 76 1 18028 
HONDA 157,1 2024 3,41 76 1 18028 
HONDA 167,5 2236 3,58 86 1 19511 
HONDA 167,5 2289 3,58 86 1 22476 
HONDA 175,4 2304 3,58 86 1 21858 
HONDA 175,4 2372 3,58 86 1 25441 
HONDA 175,4 2465 3,58 101 1 31991 
HONDA 169,1 2293 3,58 100 1 25565 
ISUZU 170,7 2337 3,23 78 1 16767 
ISUZU 172,6 2734 3,23 90 1 27303 
JAGUAR 199,6 4066 4,17 176 1 79699 
JAGUAR 199,6 4066 4,17 176 1 87853 
JAGUAR 191,7 3950 2,76 262 1 88966 
MAZDA 159,1 1890 3,15 68 1 12838 
MAZDA 159,1 1900 3,15 68 1 15063 
MAZDA 159,1 1905 3,15 68 1 16792 
MAZDA 166,8 1945 3,15 68 1 16545 
MAZDA 166,8 1950 3,15 68 1 18275 
MAZDA 177,8 2385 3,39 84 1 21858 
MAZDA 177,8 2410 3,39 84 1 20993 
MAZDA 177,8 2385 3,39 84 1 26183 
MAZDA 177,8 2410 3,39 84 1 25318 
MAZDA 177,8 2425 3,39 84 1 27789 
MAZDA 175 2670 3,16 120 1 45175 
MAZDA 175 2700 3,64 72 1 45333 
MERCEDES-
BENZ 
190,9 3515 3,64 123 1 63146 
MERCEDES-
BENZ 
190,9 3750 3,64 123 1 69808 
MERCEDES-
BENZ 
187,5 3495 3,64 123 1 69631 
MERCEDES-
BENZ 
202,6 3770 3,64 123 1 78092 
MERCEDES-
BENZ 
202,6 3740 3,1 155 1 84478 
MERCEDES-
BENZ 
180,3 3685 3,1 155 1 86632 
MERCEDES-
BENZ 
208,1 3900 3,35 184 1 101223 
MERCEDES-
BENZ 
199,2 3715 3,35 184 1 112195 
MERCURY 178,4 2910 3,12 175 1 40783 
MITSUBISHI 157,3 1918 3,23 68 1 13318 
MITSUBISHI 157,3 1944 3,23 68 1 15294 
MITSUBISHI 157,3 2004 3,23 68 1 16481 
 
16 
 
CASO PRÁTICO 
MITSUBISHI 157,3 2145 3,39 102 1 19001 
MITSUBISHI 173 2370 3,46 116 1 24612 
MITSUBISHI 173 2328 3,46 88 1 21003 
MITSUBISHI 173,2 2833 3,86 145 1 31210 
MITSUBISHI 173,2 2921 3,86 145 1 36745 
MITSUBISHI 173,2 2926 3,86 145 1 35806 
MITSUBISHI 172,4 2365 3,46 88 1 17272 
MITSUBISHI 172,4 2405 3,46 88 1 20237 
MITSUBISHI 172,4 2403 3,46 116 1 22930 
MITSUBISHI 172,4 2403 3,46 116 1 22930 
NISSAN 165,3 1889 3,29 69 1 13590 
NISSAN 165,3 2017 3,47 55 1 17544 
NISSAN 165,3 1918 3,29 69 1 16431 
NISSAN 165,3 1938 3,29 69 1 16926 
NISSAN 170,2 2024 3,29 69 1 18161 
NISSAN 165,3 1951 3,29 69 1 18038 
NISSAN 165,6 2028 3,29 69 1 19274 
NISSAN 165,3 1971 3,29 69 1 18532 
NISSAN 170,2 2037 3,29 69 1 19767 
NISSAN 162,4 2008 3,29 69 1 20385 
NISSAN 173,4 2324 3,47 97 1 22115 
NISSAN 173,4 2302 3,47 97 1 23598 
NISSAN 181,7 3095 3,27 152 1 33359 
NISSAN 184,6 3296 3,27 152 1 35584 
NISSAN 184,6 3060 3,27 152 1 33359 
NISSAN 170,7 3071 3,27 160 1 42504 
NISSAN 170,7 3139 3,27 200 1 48681 
NISSAN 178,5 3139 3,27 160 1 45469 
PEUGOT 186,7 3020 3,19 97 1 29408 
PEUGOT 186,7 3197 3,52 95 1 32621 
PEUGOT 198,9 3230 3,19 97 1 30742 
PEUGOT 198,9 3430 3,52 95 1 34252 
PEUGOT 186,7 3075 2,19 95 1 38502 
PEUGOT 186,7 3252 3,52 95 1 41764 
PEUGOT 198,9 3285 2,19 95 1 41258 
PEUGOT 198,9 3485 3,52 95 1 42196 
PEUGOT 186,7 3075 3,19 97 1 41097 
PEUGOT 186,7 3252 3,52 95 1 44359 
PEUGOT 186,7 3130 3,21 142 1 44853 
PLYMOUTH 157,3 1918 3,23 68 1 13770 
PLYMOUTH 157,3 2128 3,39 102 1 19664 
PLYMOUTH 157,3 1967 3,23 68 1 15393 
PLYMOUTH 167,3 1989 3,23 68 1 16538 
PLYMOUTH 167,3 2191 3,23 68 1 18804 
PLYMOUTH 174,6 2535 3,46 88 1 22046 
PLYMOUTH 173,2 2818 3,86 145 1 31543 
 
17 
 
CASO PRÁTICO 
PORSCHE 168,9 2778 3,11 143 1 54412 
PORSCHE 168,9 2756 2,9 207 1 80386 
PORSCHE 168,9 2756 2,9 207 1 84092 
PORSCHE 168,9 2800 2,9 207 1 91506 
SAAB 186,6 2658 3,07 110 1 29285 
SAAB 186,6 2695 3,07 110 1 30075 
SAAB 186,6 2707 2,07 110 1 37168 
SAAB 186,6 2758 3,07 110 1 38329 
SAAB 186,6 2808 3,07 160 1 44853 
SAAB 186,6 2847 3,07 160 1 46015 
SUBARU 156,9 2050 2,36 69 1 12648 
SUBARU 157,9 2120 2,64 73 1 17430 
SUBARU 157,3 2240 2,64 73 1 18789 
SUBARU 172 2145 2,64 82 1 17610 
SUBARU 172 2190 2,64 82 1 19214 
SUBARU 172 2340 2,64 94 1 24614 
SUBARU 172 2385 2,64 82 1 22817 
SUBARU 172 2510 2,64 111 1 27824 
SUBARU 173,5 2290 2,64 82 1 18443 
SUBARU 173,5 2455 2,64 94 1 25202 
SUBARU 173,6 2420 2,64 82 1 19803 
SUBARU 173,6 2650 2,64 111 1 28899 
TOYOTA 158,7 1985 3,03 62 1 13217 
TOYOTA 158,7 2040 3,03 62 1 15663 
TOYOTA 158,7 2015 3,03 62 1 16034 
TOYOTA 169,7 2280 3,03 62 1 17096 
TOYOTA 169,7 2290 3,03 62 1 19518 
TOYOTA 169,7 3110 3,03 62 1 21692 
TOYOTA 166,3 2081 3,03 70 1 17146 
TOYOTA 166,3 2109 3,03 70 1 17788 
TOYOTA 166,3 2275 3,35 56 1 19518 
TOYOTA 166,3 2275 3,35 56 1 19246 
TOYOTA 166,3 2094 3,03 70 1 19122 
TOYOTA 166,3 2122 3,03 70 1 20655 
TOYOTA 166,3 2140 3,03 70 1 22879 
TOYOTA 168,7 2169 3,03 70 1 19913 
TOYOTA 168,7 2204 3,03 70 1 20358 
TOYOTA 168,7 2265 3,08 112 1 22978 
TOYOTA 168,7 2300 3,08 112 1 23571 
TOYOTA 176,2 2540 3,5 116 1 20879 
TOYOTA 176,2 2536 3,5 116 1 23820 
TOYOTA 176,2 2551 3,5 116 1 24685 
TOYOTA 176,2 2679 3,5 116 1 27676 
TOYOTA 176,2 2714 3,5 116 1 28541 
TOYOTA 176,2 2975 3,5 116 1 43665 
TOYOTA 175,6 2326 3,54 92 1 22113 
 
18 
 
CASO PRÁTICO 
TOYOTA 175,6 2480 3,35 73 1 26438 
TOYOTA 175,6 2414 3,54 92 1 24683 
TOYOTA 175,6 2414 3,54 92 1 26932 
TOYOTA 175,6 2458 3,54 92 1 27796 
TOYOTA 183,5 2976 3,35 161 1 40919 
TOYOTA 183,5 3016 3,35 161 1 39535 
TOYOTA 187,8 3131 3,35 156 1 38774 
TOYOTA 187,8 3151 3,35 156 1 38923 
VOLKSWAGE
N 
171,7 2261 3,4 52 1 19214 
VOLKSWAGE
N 
171,7 2209 3,4 85 1 19708 
VOLKSWAGE
N 
171,7 2264 3,4 52 1 19758 
VOLKSWAGE
N 
171,7 2212 3,4 85 1 20253 
VOLKSWAGE
N 
171,7 2275 3,4 85 1 20993 
VOLKSWAGE
N 
171,7 2319 3,4 68 1 23465 
VOLKSWAGE
N 
171,7 2300 3,4 100 1 24701 
VOLKSWAGE
N 
159,3 2254 3,4 90 1 28655 
VOLKSWAGE
N 
165,7 2221 3,4 90 1 24663 
VOLKSWAGE
N 
180,2 2661 3,4 110 1 32856 
VOLKSWAGE
N 
180,2 2579 3,4 68 1 34214 
VOLKSWAGE
N 
183,1 2563 3,4 88 1 30372 
VOLVO 188,8 2912 3,15 114 1 31978 
VOLVO 188,8 3034 3,15 114 1 33152 
VOLVO 188,8 2935 3,15 114 1 39503 
VOLVO 188,8 3042 3,15 114 1 40812 
VOLVO 188,8 3045 3,15 162 1 45520 
VOLVO 188,8 3157 3,15 162 1 46831 
VOLVO 188,8 2952 3,15 114 1 41629 
VOLVO 188,8 3049 3,15 160 1 47066 
VOLVO 188,8 3012 2,87 134 1 53095 
VOLVO 188,8 3217 3,4 106 1 55529 
VOLVO 188,8 3062 3,15 114 1 55912 
Após a organização dos dados, utiliza-se a função de análise de dados do próprio excel, seguindo os 
passos: 
 
 
19 
 
CASO PRÁTICO 
I. Selecionar os dados e utilizar a ferramenta análise de dados: 
 
 
 
II. Na opção Y- selecionar as variáveis dependentes ( preço); 
III. Na opção X as variáveis independentes e a coluna constante; 
IV. Marcar a opção Rótulo e gere a regressão. 
 
Desse modo, o excel apresentará os seguintes resultados: 
RESUMO DOS RESULTADOS 
 
Estatística de regressão 
R múltiplo 
0,87957772
4 
R-Quadrado 
0,77365697
2 
R-quadrado 
ajustado 
0,76760501
9 
Erro padrão 
9636,77738
5 
Observações 193 
 
20 
 
CASO PRÁTICO 
 
ANOVA 
 gl SQ MQ F F de significação 
Regressão 5 
5935900072
2 1,19E+10 127,835927 2,22225E-58 
Resíduo 187 
1736621845
6 
9286747
8 
Total 192 
7672521917
9 
 
 Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 
Interseção -24993,51096 16997,07324 -1,47046 0,14311789longitud -64,07125015 123,7591745 -0,51771 0,60527316 
peso 21,49836103 3,689334965 5,827164 2,4261E-08 
capacidad_motor -2565,616874 2250,887278 -1,13982 0,25581721 
caballos_potencia 215,1170807 29,49174691 7,294145 8,2768E-12 
Constante 0 0 65535 
 
 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0% 
Interseção -58524,16482 8537,142893 -58524,16482 8537,142893 
longitud -308,2148144 180,0723141 -308,2148144 180,0723141 
peso 14,22029545 28,77642661 14,22029545 28,77642661 
capacidad_motor -7006,012061 1874,778313 -7006,012061 1874,778313 
caballos_potencia 156,9377964 273,2963651 156,9377964 273,2963651 
Constante 0 0 0 0 
 
Para a analise dos resultados: 
I. Para interpretar os resultados, observe principalmente os coeficientes (indicam a direção e 
magnitude da relação entre cada variável preditora e a variável de resposta) e os valores p 
(indicam a significância estatística das variáveis preditoras). 
II. Com base nos coeficientes e nos valores p, identifique qual das variáveis Capacidade_motor, 
Cavalos_potencia, Longitud, Peso melhor explica Preço_inflação a escolha da variável será a 
de um coeficiente maior em magnitude (positivo ou negativo) e um valor p menor (geralmente 
< 0.05) é considerada mais significativa. 
Tendo como base as considerações acima, a variável peso e caballos de potência 
apresentam maiores coeficientes e o p menor que 0,05, logo a que melhor 
representa é a variável caballos potência. 
 
 
sentam 
 
21 
 
CASO PRÁTICO 
3.Referências: 
 
1. Artigos e estudos acadêmicos: Pesquisas acadêmicas sobre a estatísticas 
básicas, podem ser encontradas em periódicos e bases de dados acadêmicas. 
2. Funiber (2024), Manual da Disciplina, DD 118-Estatitísca Básica 
3. Unicamp, Tabela distribuição normal, 20--, disponível em 
https://www.ime.unicamp.br/~cnaber/tabela_normal.pdf 
4. UFPB slides da aula, 2014, disponível em 
http://www.de.ufpb.br/~tatiene/Disciplinas/2014.2/Slides/LarsonTH.pdf 
5. 4. Proeducacional, intervalo de confiança,20--, disponível em 
https://proeducacional.com/blogs/aula-gratuita/intervalo-de-confianca-distribuicao-
t-de-student 
 
 
 
https://www.ime.unicamp.br/~cnaber/tabela_normal.pdf
http://www.de.ufpb.br/~tatiene/Disciplinas/2014.2/Slides/LarsonTH.pdf
https://proeducacional.com/blogs/aula-gratuita/intervalo-de-confianca-distribuicao-t-de-student
https://proeducacional.com/blogs/aula-gratuita/intervalo-de-confianca-distribuicao-t-de-student