Progressão Linear

Trabalho sobre
Progressão Linear

Aluna:
Professor: Joelmir – Probabilidade e Estatística

Sumário

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Introdução
Desenvolvimento
Conclusão
Referências

Introdução

Neste trabalho irei mostrar e exemplificar sobre regressão linear. A regressão linear consiste num método para se estimar um valor esperado de uma variável y, tendo os valores de variáveis x e estimar o quanto x influencia ou modifica y. Ela é chamada “linear” porque é representada por uma reta. No decorrer do trabalho falaremos mais sobre os métodos para resolução, alguns exercícios resolvidos, e aplicações na área de Computação.

Desenvolvimento

Considere o modelo com uma variável preditora e que a função de regressão é linear. O modelo é dado por:

Onde:

Yi é o i-ésimo valor da variável resposta;

Xi é o i-ésimo valor da variável preditora (é uma constante conhecida, fixo).

Covariância (o resultado em qualquer experimento não tem efeito no termo do erro de qualquer outro experimento)

i=1,2,...,n.

• quantificar a relação entre Y e X;

• usar a relação para predizer uma nova resposta Y0 para um dado valor de X0 (não incluído no estudo); • calibração – ou capacidade de predição de novas observações, pode ser feita usando uma nova amostra e comparando os valores estimados com os observados.

- dado um valor de Y0, para o qual o correspondente valor de X0 é desconhecido, estimar o valor de X0.

Aplicações:
- Modelo de Regressão Linear da Microsoft
O algoritmo Regressão Linear da Microsoft é uma variação do algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft que o ajuda a calcular uma relação linear entre uma variável dependente e uma independente e, depois, a usar aquela relação para previsão.
A relação assume a forma de uma equação para uma linha que melhor represente uma série de dados. Por exemplo, a linha no diagrama a seguir é a melhor representação linear possível dos dados.

Cada ponto de dados no diagrama tem um erro associado à sua