Bioestatística

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
COLEGIADO DE BIOMEDICINA

Regressão linear simples; Correlação de Pearson e Coeficiente de determinação

ILHÉUS- BA
2012

JOÃO ARTUR VIEIRA DE SOUZA

Regressão linear simples; Correlação de Pearson e Coeficiente de determinação

Trabalho apresentado para fins avaliativos, como cumprimento de um crédito na disciplina Bioestatística, solicitado pelo prof.º Dr. Fábio.

ILHÉUS- BA
2012
Índice

REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

INTRODUÇÃO

“É a metodologia estatística que estuda a relação entre duas ou mais variáveis (quantitativas ou qualitativas) de tal forma que uma variável pode ser predita a partir de outra ou de outras.”
A análise de regressão é usada com o propósito de previsão. O objetivo é o de desenvolver um modelo estatístico que pode ser usado para prever valores de uma variável dependente (Y) em função de valores de uma variável (X), ou mais variáveis independentes (X1,X2,......,Xp). Quando temos a verificação entre somente duas variáveis e a relação funcional entre elas poder ser representada por uma reta no gráfico essa regressão é chamada de regressão linear simples.
Exemplo: Suponhamos dispor de uma amostra de n unidades, e, ainda, que, para cada unidade, temos um par de valores das variáveis X e Y (por exemplo, idade da casa e aluguel). O interesse será estabelecer uma relação matemática (linear) entre as idades das casas (X) e os valores de aluguéis (Y), e dessa maneira prever valores de aluguéis em função das idades das casas. No caso, os valores de aluguéis seria uma variável dependente em relação a idade das casas (variável independente), pois os valores de aluguéis estão de acordo com as idades das casas. Lembrando: Variável independente ou variável explicativa (X): manipulável Variável dependente ou variável resposta (Y): observa o efeito Y depende de X (Linguagem Coloquial) Y é