Correlação e Regressão linear

1. INTRODUÇÃO
Antes de conceituarmos correlação e regressão estatística deve-se saber porque usá-la.
No estudo de inferência, estuda-se casos com 1 variável e 2 populações. No estudo de Correlação e Regressão Estatísticas dever-se levar em conta 2 variáveis e 1 população. Exemplo: Peso e Comprimento (2variaveis) das baleias (1 população). Dentre esse estudo teremos a correlação e a regressão estatística, cujo principal objetivo é estudar a relação entres essas variáveis. Esse estudo pode ser investigando presença e/ou ausência dessa relação, que pode ser:
1) Quantificando a força dessa relação: correlação
2) Explicitando a forma dessa relação: regressão
2. CORRELAÇÃO ESTATÍSTICA
A correlação é a medida padronizada da relação entre duas variáveis indica a força e a direção do relacionamento linear entre duas variáveis aleatórias.
1. A correlação nunca pode ser maior do que 1 ou menor do que menos 1.
2. Uma correlação próxima a zero indica que as duas variáveis não estão relacionadas.
3. Uma correlação positiva indica que as duas variáveis movem juntas, e a relação é forte quanto mais a correlação se aproxima 1.
4. Uma correlação negativa indica que as duas variáveis movem-se em direções opostas,
5. A relação fica mais forte quanto mais próxima a correlação de -1.
6. Duas variáveis que estão perfeitamente correlacionadas positivamente (r=1) movem-se essencialmente em perfeita proporção na mesma direção,
7. Dois conjuntos que estão perfeitamente correlacionados negativamente movem-se em perfeita proporção em direções opostas.
A relação entre as variáveis é evidenciada pela formação de um padrão no diagrama de Dispersão.
2.1 TIPOS DE CORRELAÇÃO
A correlação entre 02 variáveis pode ser:
1. Correlação Positiva : O aumento de uma variável corresponde, ao aumento da outra.
2. Correlação Negativa: O aumento de uma variável corresponde a diminuição da outra.
3. Correlação Linear: Quando é possível ajustar uma reta, ode ser forte (quanto mais próximas da