Regressão Linear

Regressão Linear

1. 01 Pra que serve?

   • 01 Correlação
   • 02 Dependente (Y) <- Independente (X)
     • Ex1. Preço de uma casa está relacionado com o m2, número de quartos, localização?
     • Ex2.Massa muscular diminui com a idade?
     • Ex3. Quanto maior o salário, maior o gasto com a alimentação?
     • Ex4. O instrumento mede corretamente a concentração de substancia X no sangue?
   • 03 Relação entre variáveis

2. 02 Tipos

   • 01 Regressão linear simples
     • Preço casa (Y) = M2 (x) => apenas uma var
   • 02 Regressão linear múltipla
     • Preço casa (Y) = m2 (x1) + quartos(x2) + distancia(x3)...

3. 03 Como funciona?

   • 01 Preparar dados
     • Definir corretamente o tipo das variáveis
     • Organizar cada variável por coluna e os indivíduos por linha
     • Cuidado com os missing
   • 02 Gerar modelo
     • 01 Relações entre as variáveis
       • Graficamente
         • Escolhes as Variáveis com as melhores relações lineares
     • 02 Modelo inicial
       • Y= B0 + B1x ou Y= B0 + B1X1 + B2X2 +...
     • 03 ANOVA
       • p-valor <0,5 pelo menos 1 contribue
       • p-valor >0,5 todas não contribuem
     • 04 Coeficientes do modelo
       • 1 Testes individuais dos parâmetros e possíveis retiradas das variáveis
       • 2 Interpretação dos coeficientes do Modelo Final e seus Intervalos de Confiança
   • 03 Estudar o modelo