Regressao linar simples - estatistica

UNIP – UNIVERSIDADE PAULISTA | REGRESSÃO LINEAR SIMPLES | ESTATISTICA | | | 23/05/2012 |

Fábio Pinheiro Rocha R.A. B2958i-8 UNIP MARQUÊS – ANALISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS – Prof° João Roberto |

Sumário INTRODUÇÃO 3 ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS 4 Inferência Estatística 4 Amostragem Aleatória 5 Erro-Padrão estimado 5 Distribuições Amostrais 6 Distribuições Amostrais das Médias 6 Teorema do Limite Central 7 Estimação de Parâmetros 8 Intervalos de Confiança 8 Estimativa do Intervalo de Confiança da Média Aritmética 9 Estimativa do Intervalo de Confiança da Média Aritmética 10 Estimativa do Intervalo de Confiança para a Proporção 11 Determinação do Tamanho da Amostra 11 Estimativa e Tamanho da Amostra para Populações Finitas 12 Regressão não linear 12 Regressão Resistente 12 CONCLUSÃO 13 BIBLIOGRAFIA 14 LIVROS: 14 SITES 14

INTRODUÇÃO

Em estatística ou econometria, regressão linear é um método para se estimar a condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas outras variáveis x.
A regressão, em geral, trata da questão de se estimar um valor condicional esperado.
A regressão linear é chamada "linear" porque se considera que a relação da resposta às variáveis é uma função linear de alguns parâmetros. Os modelos de regressão que não são uma função linear dos parâmetros se chamam modelos de regressão não-linear. Sendo uma das primeiras formas de análise regressiva a ser estudada rigorosamente, e usada extensamente em aplicações práticas. Isso acontece porque modelos que dependem de forma linear dos seus parâmetros desconhecidos, são mais fáceis de ajustar que os modelos não-lineares aos seus parâmetros, e porque as propriedades estatísticas dos estimadores resultantes são fáceis de determinar. Equação linear Equação linear é toda equação da forma: a1x1 + a2x2+