Resumao estatistica

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Prof. Luiz Alexandre Peternelli

CAPÍTULO 9 - Regressão linear e correlação Veremos nesse capítulo os seguintes assuntos nessa ordem:
Correlação amostral
Regressão Linear Simples
Regressão Linear Múltipla

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Correlação Amostral
Serve para estudar o comportamento conjunto de duas variáveis quantitativas distintas. Ou, em outras palavras, mede o grau de associação entre duas variáveis aleatórias X e Y.
OBS.: não há, nesse caso, preocupação em apresentar alguma forma funcional entre as variáveis, se houver.
Exemplos: (apresentados em aula)
Para o estudo do comportamento conjunto de duas variáveis poderiam ser usados: a) O Diagrama de dispersão
Representação gráfica do conjunto de dados. Nada mais é do que a representação dos pares de valores num sistema cartesiano. Veja exemplo a seguir.
Em síntese três situações marcantes poderiam acontecer:
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Se, quando uma das variáveis “cresce”, a outra, em média, também “cresce”, dizemos que entre as duas variáveis existe correlação positiva, tanto mais forte quanto mais perto de uma reta imaginária os pontos estiverem;

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Se, quando uma das variáveis “cresce”, a outra, em média, também
“decresce”, dizemos que entre as duas variáveis existe correlação negativa, tanto mais forte quanto mais perto de uma reta imaginária os pontos estiverem; •

Se os pontos estiverem dispersos, sem definição de direção, dizemos que a correlação é muito baixa, ou mesmo nula. As variáveis nesse caso são ditas não correlacionadas.

b) O coeficiente de correlação
É um valor numérico, uma medida, para o grau de associação entre duas variáveis. Se for observada uma associação entre as variáveis quantitativas (a partir de um diagrama de dispersão, por exemplo), é muito útil quantificar essa associabilidade.

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Existem muitos tipos de associação possíveis, e aqui iremos apresentar o tipo de relação mais simples, que é o linear. Iremos