Análise por regressão linear simples

ANÁLISE POR REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

RESUMO

Este estudo refere-se à compreensão da utilização da Regressão Linear Simples como técnica matemática para favorecer relação proporcional entre duas variáveis em observação. Em estatística, 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. Para se compreender adequadamente o uso desse conceito matemático foi proposto uma situação hipotética abangendo dados aleatórios para serem equacionados e representados graficamente por uma regressão linear simples.

Palavras-chave: variáveis; relação; equação; gráfico linear

1. INTRODUÇÃO

Existem várias técnicas relacionadas à estimação de eventos. Estimar significa desenvolver uma relação entre fatores em que é possível um sofrer influência do outro. A regressão Linear Simples se apresenta como uma técnica de estimação que compreende a análise de dados amostrais para saber se e como duas ou mais variáveis, no caso da Regressão Linear simples, duas variáveis, estão relacionadas uma com a outra em uma população.

O objetivo desse estudo é centrar na relação entre duas variáveis. A análise dessa relação deve resultar em um número que por certo irá resumir o grau de relacionamento entre as variáveis. Na análise da regressão encontra-se como resultado a demonstração de equação matemática de natureza funcional e biunívoca, já que está relacionada a duas variáveis.

A equação matemática deve descrever o relacionamento entre as variáveis, sendo usada para