Ressalta se que foram sugeridos aos 992 entrevistados cinco n\u00edveis de pre\u00e7os

Ressalta se que foram sugeridos aos 992 entrevistados

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Ressalta-se que foram sugeridos aos 992 entrevistados cinco níveis de preços (valor inicial). Caso o entrevistado aceitasse pagar o preço sugerido, tomava-se valor da variável dependente como sendo 1 (um), em contrapartida se a resposta fosse negativa, considerava-se este valor como sendo 0 (zero).
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132 Neste trabalho adotou-se os procedimentos preconizados por Brugnaro (2000) onde no modelo de logito, a variável dependente, y i , é definida como sendo a resposta atual de um indivíduo, i dá uma resposta favorável (ou positiva), optando por para recuperar as matas ciliares, e o valor zero quando o indivíduo i responde desfavoravelmente (ou negativamente) ao pagamento. Supõe-se que a resposta de cada indivíduo seja explicada por um vetor de variáveis independentes x i , de dimensão k x 1, onde k é o número de variáveis independentes explicativas. Assim, a função logística é definida como: β x β x i i e e G i + = 1 (1) com 0 < G < 1 e x i : vetor que inclui o preço proposto e as características do indivíduo i da amostra; β : vetor de parâmetros a ajustar. No caso deste projeto, omitindo-se o subscrito i , para cada x (variáveis): β 0 : constante do modelo; β 1 : parâmetro do preço proposto ao entrevistado ( p = x 1 ); β 2 : sexo, 1: feminino; 0: masculino ( x 2 ); β 3 : idade, em anos ( x 3 ); β 4 : nível de escolaridade, 1 a 8 ( x 4 ); β 5 : nível de renda, 1 a 6 ( x 5 ); β 6 : origem da renda, 1: agricultura; 2: indústria; 3: serviços; 4: aposentadoria ( x 6 ). Pretende-se estimar a probabilidade de o indivíduo i dispor-se a pagar o valor p i , que pode ser definida como prob { sim } i = G i ou prob { sim } i = 1 - G i , que resultam em idênticos valores absolutos dos parâmetros estimados. Neste caso, adotou-se a segunda formulação: { } β x i e sim prob i + = 1 1 (2) Assim, espera-se β 1 > 0, isto é, prob { sim } diminui à medida que aumenta o valor proposto (caso se adote a formulação prob { sim } = G, espera-se β 1 < 0). Essas
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133 definições são muito importantes para não se fazer confusão no momento de se tirarem conclusões com base nos resultados obtidos. Obtidas as regressões, a função para toda a população é estimada por onde w é o vetor de características médias da população (representada pela amostra) e β 1 é uma constante. Obtidas as regressões, a função para toda a população é estimada por: { } i p e sim prob 1 * 1 1 | β β + + = w (3) onde w é o vetor de características médias da população (representada pela amostra), β 1 é o parâmetro do preço proposto e β * é uma constante dada por: 6 6 3 3 2 2 0 x ... x x * β β β β β + + + + = (4) As formulações apresentadas em (1) ou (2) podem ser estimadas por diversos pacotes estatísticos usados em computador, devendo-se apenas tomar cuidado com a formulação da variável dependente ( y = 1 ou y = 0) e com os sinais das estimativas dos parâmetros. Usa-se a chamada razão de probabilidades. Por exemplo, no caso da formulação dada em (1): { } { } { } { } x β x β x β x β e e e e sim prob sim prob não prob sim prob = + + = - = 1 1 1 1 (5) Fazendo-se a transformação por logaritmos: ( ) 6 6 2 2 1 1 x .... x x e ln β β β β + + + + = = 0 x β x β , (6) que pode ser estimada por mínimos quadrados ordinários. Se utilizada a formulação dada em (2), tem-se: { } { } { } { } x β - x β x β x β e e e e sim prob sim prob não prob sim prob = + + = - = 1 1 1 1 (7)
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134 ( ) ( ) 6 6 2 2 1 1 .... ln
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