Regressão Linear

AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
MÉTODOS
EDUARDO DESSUPOIO DIAS

REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

AYLON HEBERT
GABRIEL MACHADO
GABRIEL CARELLI
LUCAS BORGES
YOHAN RABELO
3º PERIODO - TURMA AUT132

VOLTA REDONDA
Março de 2014

AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
MÉTODOS
EDUARDO DESSUPOIO DIAS

REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

Trabalho feito sobre regressão linear simples.

VOLTA REDONDA
Março de 204
Sumário

1 Equação 4
2 Exemplos 4
3 Referencias 5

1 Equação
Para se estimar o valor esperado, usa-se de uma equação, que determina a relação entre ambas as variáveis.

Em que: - Variável explicada (dependente); é o valor que se quer atingir; - É uma constante, que representa a interceptação da reta com o eixo vertical; - É outra constante, que representa o declive(coeficiente angular)da reta; - Variável explicativa (independente), representa o factor explicativo na equação; - Variável que inclui todos os factores residuais mais os possíveis erros de medição. O seu comportamento é aleatório, devido à natureza dos factores que encerra. Para que essa fórmula possa ser aplicada, os erros devem satisfazer determinadas hipóteses, que são: serem variáveis normais, com a mesma variância (desconhecida), independentes e independentes da variável explicativa X.
2 Exemplos
1. Relação entre o peso e a altura de um homem adulto (X:altura; Y:peso)
2. Relação entre o preço do vinho e o montante da colheita em cada ano (X: montante da colheita; Y: preço do vinho)
Utilizando a fórmula da regressão linear simples, Y = β0 + β1X + E, podemos calcular nesses exemplos quando dado os dados necessários para resolver o pedido. Quando fornecido os valores de X e Y fica possível calcular os valores de β0 e β1, já que o E é calculável.

3 Referencias
http://pt.wikipedia.org/wiki/Regress%C3%A3o_linear