Métodos estatísticos de projeção

Métodos Estatísticos de Projeção

Exercícios Propostos: Gasto em Propaganda | Faturamento | 12 | 52000 | 15 | 52060 | 18 | 52080 | 22 | 52080 | 28 | 52100 | 32 | 52150 | 35 | 52160 | 38 | 52148 | 45 | 52000 | 48 | 52220 | 52 | 52300 | 54 | 52300 |

1) Faça o gráfico de dispersão. Graficamente você acha que existe relação linear entre as variáveis? Justifique

Sim, graficamente as variáveis faturamento e gasto em propaganda indicam uma relação linear, já que a nuvem de pontos sugere uma reta de regressão de inclinação positiva.

2) Ajuste no Excel a análise de regressão (Ferramenta - análise de dados - regressão) e responda as questões:
a) Qual o coeficiente de correlação linear? Existe forte relação linear entre as variáveis ?
b) Obtenha a ANOVA.
c) Obtenha o coeficiente de determinação.
d) Obtenha a equação da reta.
e) Interprete os parâmetros do modelo.
f) Obtenha os resíduos do modelo

a) O coeficiente de correlação linear é aqui chamado de R-múltiplo. Seu valor é 0,751135646. Por ser maior que 0,7, podemos dizer que existe forte relação linear entre as variáveis.
b) SQreg = 63193,00171. SQres = 48810,66495. SQT = 112003,6667.
c) O coeficiente de determinação é aqui chamado de R-Quadrado. Seu valor é 0.564204759.

d) Os valores dos coeficientes da reta como mostrado na tabela são os seguintes: β0 ≅ 51960 β1 ≅ 5,2
Sendo assim, a equação da reta é a seguinte:
Faturamento = 51960 + 5,2 . Gasto em Propaganda
e) Interpretação dos parâmetros:
51960: valor do faturamento quando não há gasto em propaganda.
5,2: acréscimo no faturamento a cada variação de uma unidade monetária de gasto em propaganda.

f)

Obs.: Y =