
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
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;