REGRESSÃO LINEAR SIMPLES ✅ INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA EP 2

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REGRESSÃO LINEAR • O que é uma regressão para que ela serve? • Em estatística ou econometria, regressão linear é uma equação para se estimar a condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas outras variáveis x. (Wikipédia) • De forma resumida, uma regressão serve para você estimar o valor de algo baseado em uma serie de outros dados históricos, exemplo: Você tem uma base de dados da valorização da sua casa a cada mês dos últimos 18 anos (2000–2018) e você vai usar essa base histórica para prever quanto sua casa vai valer daqui a 2 anos, ou seja, quanto a sua casa vai custar quando chegar em 2020? Eu não sei! Mas eu sei quem pode nos dizer isso: • O Modelo da nossa regressão • Modelo de regressão linear nos permite estudar as relações entre duas variáveis numéricas contínuas(algo que cresce ou decresce constantemente). • Uma variável de entrada (x) também chamada de variável preditor / explicativa / independente. Esse é o valor que você vai usar para podemos descobrir quanto cuta sua casa em 2020. • Uma variável de saída (y) também chamada de variável dependente resposta / resultado / dependente. Esse é o valor que você quer descobrir, no caso do exemplo acima, esse é o valor da sua casa em 2020. • A equação para nosso modelo de regressão linear simples pode ser escrita como: • y = b+a*x • -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------tags: regressão linear, exemplo de regressão linear, regressão linear exercícios resolvidos, coeficiente de correlação, correlação linear exercícios, regressão linear simples, regressão linear exemplo, exemplo de regressão linear simples, estatística, regressão linear exe, Revisão sobre regressão linear, Regressão Linear Simples, regressão linear conceito, regressão linear e correlação, correlação e regressão linear exemplos, regressão estatística, coeficiente de regressão • Regressão linear é o processo de traçar uma reta através dos dados em um diagrama de dispersão. A reta resume esses dados, o que é útil quando fazemos previsões. • Quando utilizar regressão linear? • A regressão linear quantifica a relação entre uma ou mais variáveis preditoras e uma variável de resultado. Por exemplo, a regressão linear pode ser usada para quantificar os impactos relativos de idade, sexo e dieta (as variáveis preditoras) na altura (a variável de desfecho). • Para que serve correlação é regressão linear? • Correlação: resume o grau de relacionamento entre duas variáveis (X e Y, por exemplo). Regressão: tem como resultado uma equação matemática que descreve o relacionamento entre variáveis. O objetivo do estudo da correlação é determinar (mensurar) o grau de relacionamento entre duas variáveis. • Seja membro deste canal e ganhe benefícios: • / @murakami. • Agora no canal Matemática Rapidola, você poderá tornar-se membro do canal nos times de Estatística Básica e Estatística Aplicada.

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