Exercícios do Wooldridge: Preços de Casas e Poluição do ar

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No nosso Curso de Introdução à Econometria usando o R, os alunos aprendem a estimar modelos lineares a partir de Mínimos Quadrados Ordinários, tendo uma prática constante com o R. Para ilustrar como aprender econometria é divertido, podemos replicar um exemplo do livro clássico do Wooldridge, de Introdução à Econometria. Escolhemos aqui o exemplo 4.5, que relaciona preços de casas e poluição.

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Com uma amostra de dados imobiliários de Boston, iremos estimar um modelo para explicar preços de casas em função de algumas características locais como distância a centros de emprego, professores por aluno nas escolas próximas, número de cômodos e poluição, medida em partes de óxido nitroso por milhão no ar.

O modelo tem a seguinte forma funcional, onde P é preço da casa, N é a medida de óxido nitroso, D é a distância ao centro comercial mais próximo, R é número de cômodos, S é proporções de professores por alunos:

(1)   \begin{equation*} \log(P) = \beta_0 + \beta_1 \log(N) + \beta_2 R + \beta_3 \log(D) + \beta_4 S + \mu \end{equation*}

library(wooldridge)
data(hprice2)
summary(lm(lprice ~ lnox + rooms + log(dist) + stratio, data = hprice2))

 

Reproduzindo o código, o leitor vai poder avaliar a tabela de regressão disponibilizada. O que ela nos informa? Que o parâmetro do log da poluição é estatisticamente significante e negativo, em aproximadamente -0.95. O que leva à interpretação de que um aumento de 1\% na poluição local leva a uma queda de aproximadamente 0.95\% nos preços das casas locais.

Quer aprender mais sobre econometria? Conheça nossos Cursos Aplicados de R! Membros do Clube do Código têm acesso aos códigos desse e de outros exercícios do capítulo 4 do Wooldridge. Assine o Clube aqui


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