REGRESSÃO LINEAR

REGRESSÃO LINEAR

1. O termo regressão surgiu com os trabalhos de Galton no final do século XIX. Esses trabalhos procuravam explicar certas características de um indivíduo a partir das características de seus pais, como, por exemplo, determinar a altura de um indivíduo em função das alturas de seus pais.

   • Para termos uma regressão devemos ter uma relação entre uma variável X, denominada de variável explicativa ou independente e uma variável Y, chamada de variável resposta ou dependente.

2. FORMULAS PARA CALCULAR A E B

3. Um modelo de regressão simples inclui somente duas variáveis: uma independente e uma dependente. A variável dependente é aquela que está sendo explicada, enquanto a variável independente é aquela que é utilizada para explicar a variação na variável dependente.

4. Se existe influência de X sobre Y, então há de haver algum ganho em considerar a equação regressão y=a+b.x. Esse ganho pode ser avaliado ao comparar os resíduos.

5. A ciência estatística possui muitas técnicas de análise de dados. Uma delas é conhecida como análise de regressão. O termo regressão foi primeiramente utilizado por Sir Francis Galton (1822 – 1911), que estudou a relação entre as estaturas de crianças e as estaturas de seus pais.

6. O modelo de regressão linear simples pode ser determinístico ou probabilístico. Um modelo determinístico fornece uma relação exata entre x e y. Esse modelo afirma, simplesmente, que y é determinado exatamente por x, e que para determinado valor de x existe um, e exclusivamente um (único) valor para y. O modelo pode ser representado por essa equação:

7. RETA DE REGRESSÃO

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