Agenda

• Objetivos desta aula: muitas vezes duas variáveis têm comportamento sincronizado.  Por exemplo, o peso de um caminhão tanque e os litros de combustível sendo transportados pelo caminhão estão positivamente correlacionados. Às vezes o comportamento é sincronizado, mas em direções opostas, como no caso preço de um determinado produto e quantidade consumida. São muitos os casos em que, por relações de causa e efeito nem sempre aparentes ou conhecidas,  duas variáveis se mostram correlacionadas.  Por exemplo, taxa de letalidade de um vírus e idade do paciente.  Para todos esses casos é possível usar a regressão linear simples para buscar evidências de que a relação realmente existe, e de medir a significância estatística dessa regressão. Nesta aula vamos revisar os princípios da regressão linear simples, que serve para casos em que duas variáveis parecem se correlacionar linearmente. Em termos matemáticos, isso significa dizer que o valor de uma variável Y varia sempre da mesma forma conforme variamos o valor de X. Mais formalmente, e de forma genérica, podemos dizer para esses casos que Y = a + b X + erro; onde a é observado quando X é zero; b é a constante variação em Y quando aumentamos X em uma unidade; e erro corresponde àquela parte da relação que não é explicada pela variação em X.
• Dinâmica: 
  • Primeiro bloco: vamos retomar o roteiro e a planilha citados no final da aula passada para, com o apoio da planilha, entender e reproduzir os passos do roteiro (siga as explicações apresentadas em sala de aula).
  • Segundo bloco: vamos conhecer uma ferramenta disponível no Excel (Análise de Dados/Regressão) para confirmar os resultados encontrados no primeiro bloco e, em seguida vamos trabalhar em grupos para resolver o ED09. Esse estudo dirigido envolve o uso dessa mesma ferramenta do Excel (Análise de Dados/Regressão) na análise de um problema envolvendo duas estações de tratamento de esgotos.