Viés de variável omitida

Resumo

O viés de variável omitida surge quando uma variável que afeta o preço é excluída de um modelo e possui um coeficiente diferente de zero em um regressor incluído na regressão auxiliar — correlação parcial, e não meramente marginal; o coeficiente do regressor incluído, então, absorve parte do efeito omitido. Ambas as condições são necessárias, e a crença amplamente difundida de que qualquer variável importante ausente introduz viés em um modelo é falsa, conforme afirmado: uma variável omitida não correlacionada com os regressores reduz a precisão, não a exatidão. Esta entrada desenvolve a fórmula de Theil para o viés e a verifica exatamente em relação a uma extensão de dezesseis imóveis do conjunto de dados Pacifica, na qual o indicador de reforma — divulgado na edição 1, mas não registrado ali — agora é medido. A omissão desse indicador inflaciona o coeficiente de condição de $40.000 para $69.631 por etapa e deflaciona o coeficiente de visualização de $100.000 para $79.178 — variações que equivalem ao produto dos coeficientes omitidos e das inclinações da regressão auxiliar, com precisão de centavos. O exemplo é utilizado para apresentar três argumentos de defesa: o viés é invisível nas estatísticas de ajuste, com um R² de 0,97 ocultando um coeficiente com desvio de 74%; ele não diminui com o tamanho da amostra; e um modelo enviesado pode fazer previsões precisas, embora produza ajustes inutilizáveis, falhando mais precisamente nas propriedades atípicas que um avaliador é mais frequentemente contratado para avaliar.