摘要：As regressões múltiplas são utilizadas para a determinação do valor de mercado de um imóvel urbano. As principais variáveis formadoras do valor são: a frente do lote, a localização, a área, o padrão construtivo das edificações, o estado geral de conservação e outras. Para se poder aplicar a regressão múltipla deve-se transformar uma variável não numérica como por exemplo, o tipo de padrão construtivo (baixo, médio e alto), em valor numérico, através a adoção de uma variável que o represente. O valor de mercado de um imóvel é então obtido por inferência estatística a partir do conhecimento dos valores de compra, venda e alugueis ou outra forma de geração de renda de outros imóveis que apresentem similaridades com aquele estudado. Neste trabalho será mostrado o resultado do tratamento do problema pelo método dos mínimos quadrados na forma matricial, enfatizando-se a detecção de erros grosseiros pelo método de Barda. Os critérios de aceitação e rejeição de hipóteses são aqueles prescritos em normas técnicas específicas. Um estudo de caso para um imóvel localizado no centro da Cidade de Curitiba é mostrado em detalhes neste trabalho. Statistical Tests Used in Multiple Regression Applied to the Urban Area Evaluation Abstract This paper aims at presenting a solution to the problem of urban area evaluation. The mathematical model used in the problem is a multiple regression fitting method, that is tested in a study of real estate value in Curitiba, where the prices are obtained by comparing values from other properties for sale in the open market. The choice of the kind of variables to be used is very complex, but the experts experience is very important to solve this kind of problem. In this paper the least square method with matrix models is applied, that is not usual in this kind of work in Brazil. The use of statistical hypothesis tests is very important in order to detect the reliability method. The blunders are detected by the Barda Method, by using residuals of estimated parameters. The confidence intervals obtained are the same of Brazilian standartization.
