CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

1. CORRELAÇÃO

   • Grau de relação existente entre duas ou mais variáveis
   • Diagrama de Dispersão
     • Representação gráfica de duas variáveis
   • Correlação Linear
     • Positiva
       • Se uma variável aumenta, a outra também aumenta.
       • Perfeita
         • Sempre que os pontos estiverem perfeitamente alinhados
     • Negativa
       • Positiva
         • Perfeita sempre que os pontos estiverem perfeitamente alinhados
       • Se uma variável aumenta, a outra diminui
     • Nula
       • Os valores estão totalmente dispersos

2. COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE PEARSON

   • Indica a força da relação entre duas variáveis
   • Coeficiente varia entre -1 e 1

3. REGRESSÃO

   • Determinar a função que exprime a relação entre duas ou mais variáveis
   • Tem como resultado uma equação que descreve o relacionamento entre elas
   • Y é chamado de variável dependente ou variável não controlada
   • X é a variável independente
   • Regressão Linear
     • Ajustamento é feito por uma função do primeiro grau
   • Regressão não linear
     • Ajustamento é feito por uma função de grau superior a um
   • Simples
     • Ajustamento dos dados é feito por uma função do primeiro grau
     • Tem como representação uma reta
     • Precisa-se encontrar os coeficientes da equação da reta
       • y = a + bx
         • a = coeficiente angular
         • b = coeficiente linear
       • Método dos mínimos quadrados
   • Regressão Linear Múltipla
     • Aplicações que precisamos trabalhar com mais de uma variável independente
     • Quando uma variável dependente está simultaneamente correlacionada a mais de uma variável independente, a análise será efetuada pela fórmula:
       • • y = variável dependente
         • M1,2,...n = coeficientes de regressão
         • x1,2,...,n = variáveis independentes
         • B = múltiplo intercepto
         • Quando temos duas variáveis, os parâmetros são determinados utilizando as seguintes fórmulas:

Bilder und Dateien der Mindmap