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Modelos de Regressão

Atualizado: 2 de mai. de 2022

Regressão


Geralmente, estuda-se a relação entre duas variáveis na esperança de que qualquer relação encontrada possa ser usada no sentido de fazer estimativas ou predições de uma das variáveis particulares.

O coeficiente de correlação só mede a força do vínculo entre duas variáveis que se relacionam linearmente e é incapaz de resolver problemas de predição. Os métodos destinados à manipulação de problemas de predição são conhecidos como métodos de regressão.


O objetivo principal da análise de regressão é predizer o valor de uma variável (a variável dependente Yi) dado que seja conhecido o valor de uma variável (variável independente Xi). A equação de regressão é a fórmula algébrica pela qual se determina o valor previsto da variável dependente.

A expressão análise de regressão simples indica que a predição ou estimação da variável dependente é feita com uma variável independente.

Exemplo: Amostra: Nota de teste de Estatística e Matemática de 10 alunos

  • Matemática (Xi) = { 6 5 9 10 3 4 8 7 6 2 }

  • Estatística (Yi) = { 7 6 10 9 2 3 9 5 6 3 }

Utilizando de um diagrama de dispersão, pode-se verificar que Xi e Yi estão relacionados de modo aproximadamente linear. Uma linha reta será então ajustada com o propósito de tentar prever o valor de Yi com base no valor de Xi.



Estrutura do modelo


Parâmetros ou Coeficientes

São magnitudes que permanecem constantes no âmbito de um fenômeno concreto;


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