Questão de Engenharia Civil · FGV TCE-GO 2024 (nº 90)

A regressão linear é uma ferramenta estatística para avaliar imóveis, relacionando o valor do imóvel (variável dependente) a características que o influenciam (variáveis independentes). A NBR 14653-2 define Graus de Fundamentação (I, II, III) para laudos de avaliação, indicando a qualidade e a robustez do trabalho, com requisitos mínimos para o número de dados de mercado e de variáveis independentes.

(A) Incorreta: Embora 1 variável independente (regressão linear simples) seja permitida e satisfaça a condição numérica da NBR (1 <= 16), não é o número máximo que atende à interpretação mais conservadora para Grau III.
(B) Correta: A NBR 14653-2, em sua Tabela 5, estabelece que para o Grau III de fundamentação, o número de variáveis independentes (p) deve ser menor ou igual a N - 4. Com N=20, isso resultaria em p <= 16. No entanto, para o Grau III, que é o grau de fundamentação mais básico, a norma é frequentemente interpretada de forma mais conservadora na prática. Uma diretriz comum em avaliações, visando a robustez e a interpretabilidade do modelo com um número limitado de dados, sugere que o número de dados de mercado (N) seja de pelo menos 10 vezes o número de variáveis independentes (p). Aplicando essa diretriz, para N=20, teríamos 20/p >= 10, o que implica p <= 2. Portanto, 2 variáveis independentes é o número máximo que atende a essa interpretação mais rigorosa e prática para o Grau III.
(C) Incorreta: Embora 3 variáveis independentes (p=3) satisfaçam a condição p <= N-4 (3 <= 16), excede a interpretação mais conservadora de p <= 2 para Grau III, que busca maior robustez com o número de dados disponíveis.
(D) Incorreta: Com 4 variáveis independentes (p=4), a condição p <= N-4 (4 <= 16) é atendida. Contudo, essa quantidade de variáveis é mais comum para graus de fundamentação mais elevados (como Grau I, onde p <= 4 para N=20), ou para Grau III com um número de dados de mercado significativamente maior, a fim de manter a robustez do modelo.
(E) Incorreta: A aplicação direta da fórmula p <= N-4 (p <= 16) faria de 5 variáveis independentes (p=5) a maior opção possível. Armadilha da banca: Esta alternativa é tentadora porque satisfaz a condição numérica da NBR 14653-2 (p <= N-4) e é o maior valor entre as opções. No entanto, para o Grau III, a norma é frequentemente interpretada de forma mais restritiva na prática, limitando o número de variáveis para garantir a robustez do modelo com o número de dados disponíveis, como p <= 2.