Técnicas de Regressão aplicadas a Avaliações de Bens com Python — Parte I
Publicado em: . | Por: Gileno Filho | Arquivado em: tutoriais
O que são modelos de regressão e como usá-los na avaliação de bens em geral usando Python.
Esse é um post migrado do Medium.
Introdução
Na estatística, a Regressão é um meio de inferir o valor de uma dada variável dependente com base em variáveis independentes, também chamadas de variáveis explicativas. Em outras palavras, a ideia é gerar um modelo que possa explicar o comportamento de determinado conjunto de dados, em perspectiva de uma variável, na avaliação de bens, a variável tende a ser o preço do bem a ser avaliado.
A Engenharia de Avaliação é o ramo da engenharia que se concentra em estudar as diversas formas de se gerar o valor de um bem — avaliação do bem — e em geral é associada a avaliação imobiliária mas pode ser usada para avaliar outros bens como: máquinas, empresas, veículos…
Existem modelos de regressão que usam inferência estatística e outros que usam técnicas de inteligência artificial — como uma rede neural que pode ser usada tanto para classificação como para regressão. Nesta primeira parte irei mostrar o modelo clássico de regressão linear múltipla[1][2] — usando o método dos mínimos quadrados[3] — uma técnica estatística que visa gerar um modelo matemático — função linear — que será usada para inferir o valor da variável dependente com base nas variáveis independentes, o final o modelo fica assim:
No modelo, o Y chapéu é a variável dependente, os X's são as variáveis independentes, o beta zero é o intercepto e os outros beta's são os parâmetros gerados pelo modelo que indica o declive da reta de regressão em relação a variável que ele está associado.
O método dos mínimos quadrados (MMQ) ou Ordinary Least Squares (OLS), é uma otimização matemática que visa minimizar a soma do quadrado dos erros, aproximando a equação linear para o conjunto de dados [3] — este link da wikipédia explica em detalhes como é feito essa regressão. Está é uma versão geral, para mais detalhes olhar as referências.
Regressão Linear em Python
Em python temos algumas bibliotecas que já fazem a regressão linear:
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.linregress.html
http://pysal.readthedocs.org/en/v1.7/library/spreg/ols.html
Marcel Caraciolo fez um artigo em inglês muito bom fazendo uma implementação em Python, vale a pena conferir: http://aimotion.blogspot.com.br/2011/10/machine-learning-with-python-linear.html
Uma simples implementação de regressão usando a biblioteca científica numpy — apenas para uso didático:
https://gist.github.com/gileno/1b58b43e7b1d13eabfaa
Referências
[1] DANTAS, Rubens Alves. Engenharia de Avaliações — Uma Introdução à Metodologia Científica. 1ª Edição, Editora Pini, 1998
[2] http://pt.wikipedia.org/wiki/Regress%C3%A3o_linear
[3] http://pt.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_dos_m%C3%ADnimos_quadrados
python engenharia-de-avaliações
