Regressão Linear Cláusulas Exemplificativas

Regressão Linear. A regressão linear é um modelo estatístico, usado para analisar relações entre variáveis e inferir sobre o valor de uma variável dependente a partir de um conjunto de variáveis independentes (Maroco, 2003). De acordo com Xxxxxxx & Xxxxxxx (2008), na regressão linear o teste de significância (adequação do modelo de predição) é estabelecido mediante a realização de um teste de hipóteses para determinar se o valor de β é zero. Para tal existem dois testes que podem ser realizados: o teste Z e o teste t. O teste Z testa a hipótese de o coeficiente de determinação (R2) ser nulo. Se o nível de significância for inferior ao nível 0,05 adotado pelo investigador, rejeita-se a hipótese nula, ou seja, a regressão faz sentido porque as variáveis estão significativamente correlacionadas. Os testes T testam a nulidade dos coeficientes. Se o nível de significância for inferior a 0,05 rejeita-se a hipótese nula, isto é, conclui-se que os parâmetros do modelo são significativamente diferentes de zero. A Quebra do Contrato Psicológico influencia a Satisfação segundo o modelo e após as conclusões determinadas pela análise de Regressão Linear.

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  • DOS FATORES DE RISCO Artigo 11 – Antes de tomar uma decisão de investimento no FUNDO, o potencial investidor deve considerar cuidadosamente, tendo em vista sua própria situação financeira e seus objetivos de investimento, todas as informações disponíveis neste Regulamento e, em particular, avaliar os principais fatores de risco descritos abaixo, aos quais os investimentos do FUNDO estão sujeitos:

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