MONOGRAFIA
Estatística Aplicada – CET498
36
2.2 Análise de regressão simples
Através da análise de regressão, empregando as equações de regressão, poderá se fazer previsões de fenômenos (econômicos), ou seja, verificar, por exemplo, como se dá a variação de uma variável em relação à variação de outra. Este é o objetivo da análise de regressão simples, predizer o valor de uma variável (variável dependente), tendo o conhecimento do valor de uma outra variável associada (variável independente). Então será o estudo de uma variável em função de outra{a variável Y é função da variável X [Y = f(X)]}.
A análise de regressão múltipla seria a predição da variável dependente com base em duas ou mais varáveis independentes.
Para conhecermos melhor a finalidade e a utilização do modelo de regressão, usando a intuição, examinaremos uma série de conjuntos de variáveis e tentaremos formar uma idéia da relação funcional entre as variáveis Y e X (explicativas).
Ex.: O consumo depende da renda,
Y = f(X) onde: X é a renda, variável independente;
Y é o consumo, variável dependente.
A = {gasto familiar; número de dependentes; renda};
B = {propaganda; preço; vendas de um produto};
C = {produção; preço do produto; custo de produção}.
VANTAGENS DA ANÁLISE DE REGRESSÃO
- quantificar fenômenos econômicos, sociais, biológicos, agronômicos etc;
- estimar valores, para delinear uma situação futura;
- evitar aproximações arbitrárias.
Universidade Estadual de Santa Cruz – UESC
Estatística Aplicada – CET498
37
PROBLEMAS DA ANÁLISE DE REGRESSÃO
- especificação do modelo;
- estimação dos parâmetros;
- adaptação e significância do modelo adotado.
Os pressupostos gerais referentes ao modelo de regressão linear que estudaremos são que:
a) a variável dependente é uma variável aleatória (obtida por processo de amostragem); b) as variáveis independente e dependente estão associadas linearmente;
c) as