MONOGRAFIA

Universidade Estadual de Santa Cruz – UESC

Estatística Aplicada – CET498

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2.2 Análise de regressão simples
Através da análise de regressão, empregando as equações de regressão, poderá se fazer previsões de fenômenos (econômicos), ou seja, verificar, por exemplo, como se dá a variação de uma variável em relação à variação de outra. Este é o objetivo da análise de regressão simples, predizer o valor de uma variável (variável dependente), tendo o conhecimento do valor de uma outra variável associada (variável independente). Então será o estudo de uma variável em função de outra{a variável Y é função da variável X [Y = f(X)]}.
A análise de regressão múltipla seria a predição da variável dependente com base em duas ou mais varáveis independentes.
Para conhecermos melhor a finalidade e a utilização do modelo de regressão, usando a intuição, examinaremos uma série de conjuntos de variáveis e tentaremos formar uma idéia da relação funcional entre as variáveis Y e X (explicativas).

Ex.: O consumo depende da renda,

Y = f(X) onde: X é a renda, variável independente;
Y é o consumo, variável dependente.

A = {gasto familiar; número de dependentes; renda};
B = {propaganda; preço; vendas de um produto};
C = {produção; preço do produto; custo de produção}.
 VANTAGENS DA ANÁLISE DE REGRESSÃO
- quantificar fenômenos econômicos, sociais, biológicos, agronômicos etc;
- estimar valores, para delinear uma situação futura;
- evitar aproximações arbitrárias.

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 PROBLEMAS DA ANÁLISE DE REGRESSÃO
- especificação do modelo;
- estimação dos parâmetros;
- adaptação e significância do modelo adotado.
Os pressupostos gerais referentes ao modelo de regressão linear que estudaremos são que:
a) a variável dependente é uma variável aleatória (obtida por processo de amostragem); b) as variáveis independente e dependente estão associadas linearmente;
c) as