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Correlação: o que ela não diz?

Muita coisa. Cito:

The real problem comes into play here — the bivariate comparsions selects for the wrong variables by over-emphasizing the relationship between the marginal distributions. Because the selected model is incomplete and important variables are omitted, the resulting parameter estimates are biased and inaccurate.
The bivariate comparsion [sic] is a terrible way to select relevant variables for a highly dimensional model as the function of interest is relating the all of the predictors to the outcome. It can neither rule in nor rule out a predictor from a model. A better approach is to generate the model using domain knowledge and a model of the expected data generating process. If the process is to remain strictly data driven, methods like cross-validation or AIC/BIC provide better measures of model quality and predictor importance than the bivariate correlation coefficient.

Então, você, aluno de Econometria I, que começou a brincar com as regressões múltiplas, esteja avisado: não vá correndo brincar de fazer correlações para “construir” um modelo “a partir do que as correlações dizem”.

É claro que se deve olhar para os dados – não apenas para a teoria – para se construir um modelo. Mas não é lendo uma correlação de maneira incorreta que você conseguirá resolver seu problema.

Eu sei, eu sei, é tentador olhar para as correlações porque a visualização gráfica é sempre interessante. Mas, como sempre alerto aqui, cuidado para não se levar muito a sério. Aliás, quando eu tenho um resultado sério para estudar, eu não publico aqui, eu submeto para uma revista científica. Quando eu tenho algo introdutório, didático ou curioso, aí sim, eu publico aqui.

Obviamente, a função do blog é iniciar discussões mais legais, interessantes e ricas, mas não é um fim em si.

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Um comentário em “Correlação: o que ela não diz?

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