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# Regressão
A análise de regressão estuda a relação entre uma variável dependente e outras
variáveis chamadas variáveis independentes. A relação entre elas é representada
por um modelo matemático, que associa a variável dependente com a(s) variável(is) independente(s).
Correlação: A forma como as variáveis se relacionam. Positiva, quando as variáveis
são diretamente proporcionais, ou negativa, quando as variáveis são inversamente proporcionais.
#### Exemplos:
* Altura dos pais e altura dos filhos;
* Renda semanal e despesas de consumo;
* Variação dos salários e taxa de desemprego;
* Demanda dos produtos de uma firma e publicidade.
Após construirmos o gráfico, verificamos seu comportamento e aplicamos o modo correspondente.
Na Calculadora:
Para calcularmos Y= A+BX, ou seja, determinar os valores de A e B na equação.
*Para fazermos um prognóstico (ajuste), com relação ao exemplo, de qual seria
o
salário pago ao funcionário com 8 anos (x=8) de empresa, substituímos na equação:
Ŷ(8)= A+Bx => 0,5 + 1,1(8) = 9,3 ou
*Para fazermos um prognóstico (ajuste), com relação ao exemplo, de qual seria o
tempo necessário de trabalho para que o funcionário fosse remunerado com 12
(y=12) unidades monetárias, substituímos na equação:
Coeficiente de correlação linear
Coeficiente linear:
O Coeficiente de correlação linear mede o quão próximos estão de uma reta.
Os valores de R compreendem -1≤R≤1 . Quanto mais próximos de -1 ou +1 indicam maior
proximidade com a reta.
+R indica que a função é crescente
-R indica que a função é decrescente.
Modelo logaritmo
Exemplo: Taxa de crescimento de uma árvore a partir de 1 ano de plantada.
Inserir os valores
Ŷ(8)= A+BlnX => 1,61 + 1,92lLnX
Modelo exponencial
Inserir os valores
$Ŷ= Ae^{BX} => 3.e^{0,58X}$
Modelo Power (Exponencial sem perdas)
$Ŷ= AX^{B} => 1.X^{3}$
Modo inversa y= A + (B/x)
Inserir os valores
Ŷ= A+ B/X = -0,0001 + 1,000/X
Modo quadrática
Inserir os valores
$Ŷ= A+ BX + CX^{2} = 9,19 – 2,29X + 0,21X^{2}$
## Exercícios