Olá. Na aula "Primeiro Modelo - Modelo Simples", vimos que a variável vala não é possui efeito sobre a qualidade do ar, indicado pelo p valor maior que 0.05. Mas fiquei em dúvida em relação à significância do intercepto, que é menor que 0.05, isso tem algum significado para modelo ou para as variáveis?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá Leonardo, tudo bem? Espero que sim!
A interpretação do p-valor obtido para um teste estatístico dependerá das hipóteses do teste estatístico.
No caso dos testes estatísticos utilizados para os parâmetros obtidos da regressão linear, basicamente está sendo testado se o parâmetro é estatisticamente diferente de 0.
Caso o p-valor seja grande (geralmente é utilizado um nível de significância de 0.05, portanto "grande" seria um valor maior que 0.05), não podemos rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro encontrado é igual a 0. Portanto se o valor é igual a 0 do ponto de vista estatístico, não terá efeito algum sobre o modelo, uma vez que 0 vezes qualquer valor seria 0, não impactando na estimação da variável resposta.
O p-valor do intercepto menor que 0.05, sugere que o intercepto é estatisticamente diferente de 0. Porém, no caso da análise, o intercepto sozinho não é capaz de representar o comportamento do modelo, e isso não será muito importante.
Uma outra coisa que deve ser levada em consideração é que ainda que o intercepto não seja significante em um modelo, apresentando um p-valor maior que 0.05, você não deve descartar o intercepto, uma vez que fazendo o valor do intercepto igual a 0, criaria um viés ao modelo e atrapalharia a previsão de valores.
Portanto o intercepto é o único caso que você não precisa avaliar se é estatisticamente significante ou não, uma vez que caso o modelo em si seja significante, vai sempre utilizar o intercepto e nunca deve descartá-lo.
Espero que tenha tirado sua dúvida.
Estou à disposição. Bons estudos!