Regressao

Regressão linear

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

Regressao Linear
Metodo de Regressão Linear

No exemplo a seguir apresentamos uma tabela que relaciona o numero de clientes com vendas totais efetuadas por uma determinada loja no periodo de 20 semanas.
O objetivo sera prever as vendas futuras com base na quantidade de clientes estimados para a proxima semana.
A variavel independente (X) e clientes e a variavel dependente (Y) e vendas, isso quer dizer que vendas depende de clientes mas clientes nao depende de vendas.

|semana |Clientes(X) |Vendas(Y) |X2 |Y2 |XY |
|1 |907 |11,20 |822.649 |125 |10.158 |
|2 |926 |11,05 |857.476 |122 |10.232 |
|3 |506 | 6,84 |256.036 | 47 | 3.461 |
|4 |741 | 9,21