REGRESSÃO LINEAR SIMPLES ✅ INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA EP 1
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 5 ก.พ. 2025
- REGRESSÃO LINEAR
O que é uma regressão para que ela serve?
Em estatística ou econometria, regressão linear é uma equação para se estimar a condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas outras variáveis x. (Wikipédia)
De forma resumida, uma regressão serve para você estimar o valor de algo baseado em uma serie de outros dados históricos, exemplo: Você tem uma base de dados da valorização da sua casa a cada mês dos últimos 18 anos (2000-2018) e você vai usar essa base histórica para prever quanto sua casa vai valer daqui a 2 anos, ou seja, quanto a sua casa vai custar quando chegar em 2020? Eu não sei! Mas eu sei quem pode nos dizer isso:
O Modelo da nossa regressão
Modelo de regressão linear nos permite estudar as relações entre duas variáveis numéricas contínuas(algo que cresce ou decresce constantemente).
Uma variável de entrada (x) também chamada de variável preditor / explicativa / independente. Esse é o valor que você vai usar para podemos descobrir quanto cuta sua casa em 2020.
Uma variável de saída (y) também chamada de variável dependente resposta / resultado / dependente. Esse é o valor que você quer descobrir, no caso do exemplo acima, esse é o valor da sua casa em 2020.
A equação para nosso modelo de regressão linear simples pode ser escrita como:
y = b+a*x
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------tags: regressão linear, exemplo de regressão linear, regressão linear exercícios resolvidos, coeficiente de correlação, correlação linear exercícios, regressão linear simples, regressão linear exemplo, exemplo de regressão linear simples, estatística, regressão linear exe, Revisão sobre regressão linear, Regressão Linear Simples, regressão linear conceito, regressão linear e correlação, correlação e regressão linear exemplos, regressão estatística, coeficiente de regressão
Regressão linear é o processo de traçar uma reta através dos dados em um diagrama de dispersão. A reta resume esses dados, o que é útil quando fazemos previsões.
Quando utilizar regressão linear?
A regressão linear quantifica a relação entre uma ou mais variáveis preditoras e uma variável de resultado. Por exemplo, a regressão linear pode ser usada para quantificar os impactos relativos de idade, sexo e dieta (as variáveis preditoras) na altura (a variável de desfecho).
Para que serve correlação é regressão linear?
Correlação: resume o grau de relacionamento entre duas variáveis (X e Y, por exemplo). Regressão: tem como resultado uma equação matemática que descreve o relacionamento entre variáveis. O objetivo do estudo da correlação é determinar (mensurar) o grau de relacionamento entre duas variáveis.
Seja membro deste canal e ganhe benefícios:
/ @murakami.
Agora no canal Matemática Rapidola, você poderá tornar-se membro do canal nos times de Estatística Básica e Estatística Aplicada.
Sua explicação é bem melhor que a do material do Estratégia.
É um mago da matemática, só vou passar porque assisto suas aulas KKKKKKKKKKKKKKKKKKK
Canal foda! Ensina desde a criancinha até o cientista de dados em formação. Muito obrigado!
Muito didática a explicaçao, facilita ver o que parecia de outro mundo.
Que aula! Foi a melhor que assisti até hoje sobre regressão! Parabéns. Simples e objetiva.
Boa tarde,aque de Moçambique,muito obrigada,muito obrigada de verde,a sua explicação tem me ajudado bastante
vc acabou de me salvar em fisica experimental, obrigada
Muito obrigado pela explicação, você conseguiu tornar de fácil compreensão um assunto que estava tendo dificuldade. PARABÉNS PELO SEU TRBALHO.
Excelente! Conexão com o vídeo do MMQ... Obrigado pela disponibilidade em distribuir conhecimento...
Obrigado professor, você faz me entender a matemática de forma fácil e rápida. Consigo perceber o que você explica com muita facilidade.👌👌👌
Que ótimo!
Muito bom professor, sempre fazendo milagres no nosso entendimento. Muito obrigada 🎉
Sensacional, muito obrigado! Como Einstein dizia... se alguém sabe alguma coisa de verdade, consegue explicar à própria avó. Parabéns, mestre.
Professor Mura, muito obrigada pela aula. Minha prova é dia 17 de junho e esta aula m ejaudou bastante!
muito bom com vc consegui entender oq eu ñ intendi em uma aula inteira
Explicação incrível! 👏👏👏
Parabéns pela aula. Esta me ajudando muito a estudar para concursos. É a melhor aula de sobre estatística que já assisti.
Muito obrigado 😊 😊 compartilhe nossas aulas 🙏 🙏
Fico lendo os PDFs da faculdade me dá até desânimo de dificultoso, assisto uma aula só , tudo fica mais claro e muito mais fácil! É incrível sua maneira de ensinar 👏👏👏
Muito bom, professor. Parabéns pelo conteúdo didático, você, como todos os professores, deveriam ser louvados pela sociedade
Obrigado pelo elogio
Impressionante
Pessoalmente eu sempre achei o "i" que idêntifica o índice confuso para quem não conhece a formula, já que ele não muda em nada no cálculo, mas faz sentido para uma questão de legibilidade quando se está trabalhando em um contexto mais formal, muito boa a aula professor.
prof. sensacional. Explicação detalhada e na "manha"...🤣
MUITO BOM MUITO BOM
Top 👏🏽👏🏽👏🏽
- Explicação incrível, parabéns professor!!!
Incrível!
Salvou minha vida, obrigadaaa
Meuuuu professor !! Ideal CN❤
Professor, se pudesse dar uma aula sobre teste de aleatoriedade seria massa demais. Parabéns pelo excelente trabalho.
melhor que meu professor explicando, obrigado kkk
Gostei, muito bom!
Aula top.
Brabo 👍
SE O SENHOR LER ESSE COMENTÁRIO, MUITO OBRIGADO PELA ESXPLICAÇÃO.
Muito bom!
os professores da minha faculdade fazem isso parecer difícil só de maldade n é possível, os caras querem me reprovar
ótimo vídeo!
Aprendi Rapidola Pae! kkk muito bom!
canal foda, parabéns professor!
excelente
perfeito!!!
ótima aula, ajudou bastante! :)
Mt bom
show
aula muito boa professor, poderia me informar qual o nome do programa que o sr usa a lousa digital nesse vídeo?
Qual nome desse programa que vc usa? Muito bom pra dar aulas
quando vai fazer uma regressão linear múltipla?
Ou seja, a gente decora como preencher a tabela, decora a formula, substitui os valores, faz a questão e sai não entendendo o porquê de nada do que fez =)
resolve RXY MANUALMENTE
Tá parecendo tão fácil que tô achando que nem é o mesmo assunto que o prof passou 😂