CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

1. DIAGRAMA DE DISPERÇÃO

   • É um gráfico no qual cada ponto plotado representa um par observado de valores para as variáveis dependente e independente. A forma da relação representada pelo diagrama de dispersão pode ser curvilínea em lugar de linear
     • O Diagrama de Dispersão é usado para analisar a relação entre duas variáveis e em que intensidade a mudança de um dado impacta outro dado.
       • Variável independente – X(é a causa que provoca o efeito) Variável dependente – Y (é o efeito).

2. COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO LINEAR DE PEARSON

   • O coeficiente de correlação linear de Pearson (r) mede o grau de relacionamento linear entre os valores de duas variáveis em uma amostra.
     • O calculo do coeficiente de correlação de Pearson, é entre duas variáveis (X e Y), usado na fórmula abaixo, onde N é o número de pares da amostra, arredando o coeficiente de correlação linear (r) para três casas decimais.

3. EQUAÇÃO DE REGRESSÃO

   • No diagrama de dispersão, pode usar uma reta para resumir essa relação nos dados. Também podemos usar essa reta para fazer previsões a partir dos dados. Este processo é chamado de regressão linear.
     • A linha de regressão com uma inclinação para a direita (+), indica uma relação direta entre as variáveis; Uma linha de regressão com uma inclinação para a esquerda (-), indica uma relação inversa entre as variáveis; Uma inclinação nula indica que as variáveis não estão relacionadas. Além disso, a extensão da dispersão dos pontos com relação à linha de regressão indica o grau de relacionamento entre as variáveis.

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