Recta Regressão

Utilização do Excel na construção do diagrama de pontos e no cálculo da correlação Exercícios 3.4.2 – Associação de variáveis qualitativas Paradoxo de Simpson Exercício 108 109 109 112 115 Capítulo 4 Regressão 4.1 – Introdução 4.2 – Recta dos mínimos quadrados Utilização do Excel na construção da recta de regressão Exercícios Capítulo 5 Probabilidade 5.1 – Introdução 5.2 – Experiência aleatória. Espaço de resultados. Acontecimentos 5.2.1 – Operações com acontecimentos 5.3 –…

estudada no capítulo 2, foi explicado como a interpolação linear poderia ser usada para resolver o problema. Porque a interpolação é linear aproxima-se esse valor por uma função linear, ou seja, uma recta. Assim é fácil de entender graficamente o resultado da interpolação de todos os pontos: rectas que unem cada um dos pontos adjacentes, como se mostra na figura seguinte: In te rp ola ca o d a a ltu ra ag u a 7 6 5 4 3 2 1 0 0 2 4 6 T em po (m in u to s) 8 10 Figura…

produção (Prod) e o preço (PL) do fator variável trabalho (L). Admita que se pretende estimar a função de produção através do modelo de regressão linear simples (em que μ é a componente não observada): logProd = βo + β1logL + μ a) Comente a especificação do modelo, dando especial atenção a μ. O modelo logProd = βo + β1logL + μ é um exemplo de um modelo de regressão linear simples, isto justifica se devido ao facto de : O logaritmo da Produção é a variável dependente (explicada)…

Revised: 02/15/98 12:18 PM Printed: 05/26/98 3:20 PM Page iv of 8 Capítulo 8: Operações DRAW Como Começar: Desenhar uma Recta Tangente ......... Utilizar o Menu DRAW ............................. Limpar Desenhos .................................. Desenhar Segmentos de Recta ....................... Desenhar Rectas Horizontais e Verticais ............... Desenhar Rectas Tangentes.......................... Desenhar Funções e os Seus Inversos ................. Sombrear Áreas…

I.2. A Regressão Linear Múltipla Admita-se agora que se pretende modelar uma variável aleatória resposta, Y , com base em p variáveis preditoras, x1 , x2 , ..., xp . Admita-se que os valores esperados de Y são dados por uma combinação linear (afim) das p variáveis preditoras: E [Y | X1 = x1 , ..., Xp = xp ] = β0 + β1 x1 + β2 x2 + ... + βp xp . Tal como no caso da Regressão Linear Simples, vamos admitir que n dispomos de n conjuntos de observações, x1(i) , x2(i) , ...xp(i) , yi i=1 , com

turbulentos e laminares (Wu, 1971). Este mesmo autor apresentou dados de CD em peixes mortos (equivalente ao reboque passivo) em tanque de água em movimento, onde se verifica uma redução gradual desta variável com o aumento de Re. O declive da recta de regressão apresentada foi da ordem de -0.40, variando os valores de CD entre 0,5 e 0,1. No corpo humano, completamente submerso a 0.6 m e em reboque passivo, para uma amplitude de velocidades entre 1.5 e 1.9 m/s, Jiskoot & Clarys…

desvio está dentro dos limites aceitáveis (6,7 %). Nota: (Com o método/instrumentos de medida utilizados um desvio inferior a 10% nos resultados obtidos é aceitável) Desvio percentual = [pic]% Mais informação: A equação da recta que corresponde à regressão linear pode dar-nos uma indicação da correcção ou não dos resultado experimentais. Assim: y= 0,069 x + 0,0013 - O valor 0,069 dá-nos o valor a Fr o que está de acordo com o valor medido pelo dinamómtro; - O valor…

linearizá-las (Ilustração 2 em Anexo). * Estacionaridade: A estacionaridade admite-se nos modelos com séries cronológicas, onde as variáveis assumem valores que são gerados através de um processo estocástico. Para fazer uma boa análise de regressão múltipla, é necessário que as séries temporais utilizadas sejam estacionárias. Só assim, as inferências estatísticas serão válidas. As séries temporais são estacionárias quando seguem um processo estocástico com média, variância e…

seleccionou-se Working correlation matrix. Carregou-se com o cursor em OK. 3.4. Regressão linear simples Utilizamos dados obtidos a partir da aplicação de um questionário realizado junto dos profissionais de enfermagem do Hospital do Divino Espírito Santo, no sentido de estudar a sua percepção relativa ao risco profissional. Abrimos o ficheiro DadosTestesHDES no SPSS. Calculamos a recta de regressão linear entre a idade e o tempo de serviço dos profissionais de enfermagem.…

instrumentos de medição apropriados. Deve fazer várias leituras de cada dimensão e determinar o valor médio. 6. Represente graficamente a flecha como função da carga. Determine o módulo de Young do material da barra a partir do declive da recta que obtém por regressão linear sobre o seu conjunto de valores experimentais. 7. Repita os procedimentos 1. a 6. para as restantes duas barras. Faça uma análise comparativa dos resultados obtidos nas diferentes situações e compare com…