Regreção e corelassão

Ganho de peso (Kg) de novilhos, segundo as condições de criação. Novilhos
Confinados (X) Campo (Y)
75 66
68 58
70 65
67 63

Σx= 280
Σy= 252
Σxy= 17665
(Σx)2= 2802 = 78400
(Σy)2 = 2522 = 63504
Σx^2= 19638
Σy^2= 15914 r = (17665-(280*252 / 4 ))/(√[19638-(78400 / 4]*[15914 - (63504/ 4 ]) r = 0,65. Existe correlação moderada entre se criar novilho confinado ou no campo e que o ganho de peso é maior nos novilhos criados em confinamento em relação ao criado no campo.
Regressão linear simples
A análise de regressão é aplicada quando se deseja verificar se há uma relação de causa-efeito entre duas variáveis. Geralmente, a variável dependente é chamada de y e a variável independente de x. A variável Y é quantitativa.
Em um estudo de regressão, os valores da variável independente (x), geralmente, são arbitrados e, para cada valor escolhido, determina-se o valor de y correspondente.
Uma análise de regressão tem como objetivos: Avaliar se existe dependência de y em relação a x; Expressar matematicamente essa relação por meio de uma equação.
Para o estudo da regressão entre x e y, são calculados os coeficientes a e b, pelo Método dos Mínimos Quadrados. b = (Σxy-(ΣxΣy / n))/(Σx^2- (Σ〖x)〗^2/n) a = y ̈ – bx
A reta estimada de regressão é (y ) ̂= a+bx
Exemplo:
Avaliação do desempenho de coelhos tratados com rações com diferentes níveis de fibra. y (peso do coelho no abate em Kg) x (% de fibra na ração) xy x2 y2
3,25 7 22,75 49 10,56
3,20 8 25,6 64 10,24
3,20 9 28,8 81 10,24
3,10 10 31 100 9,61
3,00 11 33 121 9
2,97 12 35,64 144 8,82
2,95 13 38,35 169 8,7 Σ 21,67 70 215,14 728 67,17 b= [215,14 – (70* 21,67) / 7] / [728 – (70)2/ 7] = - 0,055 a= (21,67/7) – (-0,055)*(70/7) = 3,64 y ̂= a + bx = 3,64 – 0,055x
Isso significa que, para cada aumento de 1% de fibra na ração, teremos um decréscimo de 0,055Kg no peso do