Regressão Linear

CENTRO UNIVERSITÁRIO DO LESTE DE MINAS GERAIS – UNILESTE MG
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS - CCE
CURSO DE ENGENHARIA QUÍMICA - CEQ

Prática 3 – Regressão Linear

Relatório referente às exigências da disciplina
Física I - Mecânica
Newtoniana
.

Charlhiene Calais Teixeira

Coronel Fabriciano – MG
Abril de 2013

Sumário

1. Introdução
A Regressão Linear é um processo estatístico com o qual podemos escolher os melhores parâmetros de uma curva que passa por um determinado conjunto de pontos. Esta curva pode ser qualquer espécie de curva que possa ser descrita por uma equação analítica dos tipos:
1. y = ax + b - Equação da Reta
2. (x-a) + (y-b) = r2 - Equação da Circunferência
3. y = ax2 + bx + c - Equação da Parábola ou equações mais complicadas
Comumente temos uma série de pontos medidos experimentalmente e, de um modo geral, sabemos na teoria que tipo de comportamento esses pontos deve ter.
Entre as equações comuns para a ciência, particularmente no que tange o ensino de ciências fundamentais, a reta ocupa um lugar de destaque, aparecendo muitas vezes. Assim, a determinação dos parâmetros de uma equação de reta, a partir de dados experimentais, tem um papel fundamental. A esse processo nós chamamos Regressão Linear.
Geralmente, temos um sistema "super. determinado". Uma reta (y = ax + b) envolve dois parâmetros fundamentais: "a" e "b". Determinados esses parâmetros, a partir de uma série experimental de dados, pode- se descrever completamente o comportamento desse sistema, inclusive prevendo seu comportamento futuro e descrevendo seu comportamento passado. Devemos então aprender a determinar os valores desses parâmetros de maneira a obter a melhor reta que passa pela série de pontos experimentais observados.
Fizemos um experimento e obtivemos uma série de dados.
Sabemos que a descrição analítica desse sistema é dada por uma equação do tipo: yi = xi + b e devemos determinar os valores dos parâmetros "a" e "b" a