Probabilidade e estatistica

ESTATÍSTICA

AULA 09 – CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR
Prof. Me Aloizio Magrini

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO
1. INTRODUÇÃO
No ambiente empresarial, com frequência surge a necessidade de descrever e prever o comportamento de variáveis consideradas importantes no processo de tomada de decisões (custos, receitas, despesas, resultados).
Variáveis relevantes podem ser previstas de forma intuitiva, utilizando por exemplo uma pesquisa de mercado. Este procedimento resolve apenas a questão do curto prazo. O estudo das relações entre variáveis consegue resolver com eficiência os problemas de curto e longo prazo.
A correlação e a regressão são as duas técnicas utilizadas no estudo das relações entre variáveis. A CORRELAÇÃO envolve a análise de dados amostrais, para obter informações sobre se duas ou mais variáveis são relacionadas e qual a natureza deste relacionamento. A análise de REGRESSÃO é a técnica utilizada quando o propósito é previsão.
A REGRESSÃO consiste em determinar uma função matemática que busca descrever o comportamento de determinada variável dependente, com base nos valores de uma ou mais variáveis independentes. A análise de CORRELAÇÃO visa medir a força ou o grau de relacionamento entre variáveis através de um número, e tem seu uso enfatizado na área das ciências humanas.
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CORRELAÇÃO E REGRESSÃO
2. REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
Considere-se o exemplo de uma indústria que deseja projetar as quantidades de peças vendidas no próximo ano, a partir do preço de venda praticado.
O histórico da quantidade de peças vendidas e respectivos preços é:
Quantidade de Peças Vendidas (1.000 un) e Preços ($1.000)

A primeira possibilidade seria supor que a previsão poderia ser feita a partir da média da quantidade de peças vendidas nos últimos anos (2,333 mil).
A média histórica das vendas proporciona uma projeção adequada das vendas futuras?
A análise gráfica do comportamento das variáveis pode responder a essa pergunta, e para tanto se