Recta Regressão

........................................................................ 20 2.2.6. Polígonos ........................................................................................................................................... 20 2.2.7. Rectas ................................................................................................................................................ 20 2.2.8. Secções Cónicas .........................................................................

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLE 1 INTRODUÇÃO. Até aqui têm-se tratado tópicos da estatística relacionados com uma única variável (estatística univariada ou univariável). No entanto, é possível e muitas vezes desejável, estudar a relação que existe entre duas ou mais variáveis. Considere-se o caso de se pretenderem estudar duas variáveis. Com muita frequência e em muitos casos práticos, verifica-se que existe uma relação entre duas variáveis. Análise de…

Modelo de Regressão Linear Simples Exemplo Seja o investimento em publicidade e o lucro para uma certa empresa no ano . Tem-se a tabela seguinte em que os valores de e estão em dezenas de milhares de euros: Ano 1995 50 500 1996 40 400 1997 80 750 1998 100 900 1999 120 1 300 2000 90 800 2001 150 1 550 2002 140 1 600 2003 120 1 250 2004 160 1 750 Admitindo que o investimento em publicidade explica o lucro, em cada ano, e usando MRLS: a)…

tendências ……………………….12 3.3.1 Métodos de ajustamento ou de alisamento de séries temporais……….….12 3.3.1.1 Extrapolação gráfica………………………………………...….12 3.3.1.2 Médias móveis e alisamento exponensial………………………13 3.3.1.3 Métodos de regressão linear……………………………………14 3.3.1.4 Análise das curvas em S………………………………………..15 3.3.2 Os métodos de decomposição de tendências…………...………………..15 3.3.2.1 Análise das variações sazonais…………………………………15 3.3.2.2 Vendas de…

Índice 1. Introdução A Análise de Correlação e a Análise de Regressão são métodos estatísticosamplamente utilizados para estudar o grau de relacionamento entre variáveis. A Análise de Correlação fornece um número, indicando como duasvariáveis variam conjuntamente. Mede a intensidade e a direção da relação linear ou não-linear entre duas variáveis. É um indicador que atende à necessidade de se estabelecer a existência ou não de uma relação entre essas variáveis sem que, para isso, seja

directa e forte. d) A escolha das expressões matemáticas para cálculo dos parâmetros a e b da recta de regressão [pic] pelo método dos mínimos quadrados deve ter em consideração os cálculos já efectuados na alínea anterior. Assim, [pic] i.é por cada unidade das receitas de turismo o PIB aumenta em 2,11 unidades. [pic] A expressão final para a recta de regressão é : [pic].

seguinte apresenta três conjuntos de dados A, B e C, preparados pelo estatístico Frank Anscombe, para ilustrar os perigos de calcular medidas sem primeiro representar os dados. Os conjuntos de dados A, B e C têm a mesma correlação e a mesma recta de regressão (Moore, 1995): A x 10 8 13 9 11 14 6 4 12 7 5 y 8.04 6.95 7.58 8.81 8.33 9.96 7.24 4.26 10.84 4.82 5.6 B x 10 8 13 9 11 14 6 4 12 7 5 …

posições de equilíbrio (yi) do mesmo extremo da mola. Represente em papel milimétrico os valores de Pi = Mi g, em função de ∆yi = yoyi. traçando a recta que passa o mais perto possível de todos os pontos. Determine, a partir da recta obtida pelo método dos mínimos desvios quadrados (escreva a sua equação), a constante elástica da mola. Equação da recta obtida pelo método dos mínimos desvios quadrados: Fig. 2 – Determinação k de uma mola pelo método estático. 4 Propagação de…

experimentalmente iremos através de diversos cálculos determinar os parâmetros que necessitaremos para poder calcular as perdas de carga contínuas, o factor de resistência (f) e do número de Reynolds (Re) e com estes dois últimos valores iremos estabelecer, por regressão, a equação que relaciona a perda de carga unitária (J) com a velocidade média (Un), que nos irá permitir calcular as perdas de carga unitárias na segunda parte do trabalho. Na segunda parte do trabalho realizámos o…

correlação e a mesma recta de regressão (Moore, 1995): A x 10 8 13 9 11 14 6 4 12 7 5 y 8.04 6.95 7.58 8.81 8.33 9.96 7.24 4.26 10.84 4.82 5.6 B x 10 8 13 9 11 14 6 4 12 7 5 y 9.14 8.14 8.74 8.77 9.26 8.10 6.13 3.10 9.13 7.26 4.74 C x 8 8 12 8 8 8 8 8 8 8 19 y 6.58 5.76 7.71 8.84 8.47 7.04 5.25 5.56 7.91 6.89 12.50 a) Calcule o coeficiente de correlação e a recta de regressão para cada um…