Análise de variância aplicada à regressão

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLOGIA
BACHARELADO EM ENGENHARIA INDUSTRIAL

BIANCA ARAUJO SIQUEIRA
FREDSON TEIXEIRA BRITO

ANÁLISE DE VARIÂNCIA APLICADA À REGRESSÃO

ABAETETUBA
2011

BIANCA ARAUJO SIQUEIRA
FREDSON TEIXEIRA BRITO

ANÁLISE DE VARIÂNCIA APLICADA À REGRESSÃO

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Trabalho apresentado à disciplina Métodos Estatísticos como requisito para 3ª avaliação.
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Orientador: Prof.º MSc. Lamartine Vilar de Souza

ABAETETUBA
2011
SUMÁRIO

INTRODUÇÃO

O problema geral de encontrar um modelo matemático que represente um conjunto de dados é chamado ajuste de curvas. O modelo ou curva resultante é chamado curva de regressão (ou linha de regressão), e a equação matemática então desenvolvida é chamada equação de regressão. A regressão pode ser linear ou não-linear. Já que muitas linhas de regressão podem potencialmente ser desenhadas por um diagrama difuso, há a necessidade de encontrar a “melhor” linha. O problema é como estabelecer um critério aceitável para definir “melhor”. A definição geral da melhor equação de regressão é a tão chamada “linha dos mínimos quadrados”. Para a regressão linear, tratada neste trabalho, é necessário encontrar um diagrama que melhor represente todos os valores. A análise de regressão é uma técnica estatística que consiste em se determinar um modelo para descrever a relação entre a variável dependente Y e uma ou mais variáveis independentes X, e que tem muitas aplicações na Engenharia e nas ciências em geral.

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1 ANÁLISE DE VARIÂNCIA APLICADA À REGRESSÃO SIMPLES

Dada a equação da reta Y = α + βx, obtida por regressão linear simples,