Estatística.

Sumário
Introdução1
O método dos Mínimos Quadrados (e o Coeficiente de Determinação de Pearson)2
Conclusão 3
Referências Bibliográficas 4

1- INTRODUÇÃO
Em qualquer problema real onde haja a análise de dados experimentais é comum os parâmetros gráficos não estarem representados devidamente, da forma com que a curva gráfica não esteja bem disposta sobre os dados experimentais, pois estes dados não são calculados anteriormente, logo não serão gráficos bem formados comumente encontrados em livros, pois se trata de dados reais, e o gráfico obtido pode não está bem representado. A fim de minimizar erros através da equação representativa da curva que melhor se adéqua aos dados que é empregado o método dos mínimos quadrados.
A utilização do método dos mínimos quadrados o qual tem como fundamento: a soma dos quadrados dos desvios é mínima, serve para ajustar à reta ou curva da melhor maneira possível de acordo com dados previamente fornecidos. A verificação da validade das equações obtidas através do método dos mínimos quadrados é obtida através do calculo do coeficiente de determinação de Pearson que é de grande utilidade na atuação conjunta com este método.
O trabalho explicará a forma de utilização do método dos mínimos quadrados e sua análise, além de apresentar testes de eficiência nas equações obtidas através do coeficiente de determinação de Pearson.

2- O MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS
Este método é utilizado a fim de ajustar retas, parábolas, que passa pelos dados já dispostos no gráfico, auxiliando a representação gráfica, obtendo valores otimizados dos parâmetros, fazendo com que a curva do gráfico se localize melhor entre seus pontos (dados). Uma forma de utilização do método é aplicá-lo em uma reta: Se os dados experimentais sugerirem que a relação funcional de y com x é uma linha reta: y= β1x +β0. A reta que melhor se ajusta aos dados experimentais é dada pelos parâmetros β1 e β0, obtidos através da resolução do seguinte sistema: x chamamos