Resultado:
| N | 55.667 | ||
| R2 | 0,14 | ||
| F | 1.137,49 | ||
| variável: | desvio | t | |
| Nº de exames | 0,01 | 0,00 | 5,89 |
| poder compra | 0,12 | 0,00 | 23,45 |
| Sexo | -1,23 | 0,30 | -4,06 |
| ParaIngresso | 12,14 | 0,99 | 12,29 |
| ParaAprov | -20,29 | 0,35 | -58,16 |
| Interno | 24,65 | 0,36 | 69,33 |
| PubPriv | 2,92 | 0,49 | 5,92 |
| Idade | -1,95 | 0,08 | -23,81 |
| C | 103,87 | 1,99 | 52,30 |
Comparando com o resultado a que cheguei lá atrás, temos que:
- A influencia da variável "poder de compra concelhio" diminui um bocadinho - de 0,16 para 0,12
- A influencia da variável "Para Ingresso" também diminui - de 17,37 para 12,14
- A influencia da variável "Interno" diminui bastante - de 38,21 para 24,65
- A influencia da variável "Publico/Privado" (contra o que eu esperava pela análise dos percentis) também diminui - de 5,9 para 2,92
Mas, sinceramente, não sei se esta regressão (com 15% das observações excluidas) terá grande valor.
- A influencia da variável "poder de compra concelhio" diminui um bocadinho - de 0,16 para 0,12
- A influencia da variável "Para Ingresso" também diminui - de 17,37 para 12,14
- A influencia da variável "Interno" diminui bastante - de 38,21 para 24,65
- A influencia da variável "Publico/Privado" (contra o que eu esperava pela análise dos percentis) também diminui - de 5,9 para 2,92
Mas, sinceramente, não sei se esta regressão (com 15% das observações excluidas) terá grande valor.
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