Programação
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Aula 6
Regressão Estatística - Parte 1
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EXEMPLO PRÁTICO REGRESSÃO LINEAR SIMPLES TAREFA 04
Para revisar importantes conceitos sobre Regressão Linear Simples, faça o download do roteiro (clique AQUI) e, com o apoio da Ferramenta de Análise do Excel, resolva os exercícios propostos no texto.IMPORTANTE: A base de dados para os exercícios do roteiro deve ser a planilha baixada no "EXEMPLO PRÁTICO REGRESSÃO LINEAR SIMPLES."
Em seguida, entregue a sua tarefa na forma de um documento PDF.
(Qualquer que seja o conteúdo, esse documento deve ser submetido no formato PDF).Nomeie o seu arquivo PDF usando o seguinte padrão:
T04_ <NoUSP> .pdf
(use o seu número USP para identificar a sua tarefa)
A regressão linear simples avalia se a relação entre duas medidas é linear. Uma relação entre duas medidas é linear quando
o aumento unitário no valor da
medida que explica
provoca uma variação proporcional e constante na
medida explicada.Por exemplo, é linear a relação entre o peso de um caminhão de tijolos e o número de tijolos nesse caminhão. Nesse caso, o peso do caminhão carregado pode ser definido como
PesoDoCaminhãoCarregado = PesoDoCaminhãoVazio + k NúmeroDeTijolos
É de se esperar uma relação linear entre a variável dependente PesoDoCaminhãoCarregado e a variável explicativa (ou independente) NumeroDeTijolos. Repare que nesse caso, k é simplesmente o peso médio de cada tijolo.
Quanto mais uniforme for o peso de cada tijolo, mais precisa será a relação e mais precisa será a nossa estimativa para o peso do caminhão carregado. Basta saber quantos tijolos foram carregados no caminhão.
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TAREFA 05
Entregue esta tarefa na forma de um documento PDF.
(Qualquer que seja o conteúdo, esse documento deve ser submetido no formato PDF).
Nomeie o seu arquivo PDF usando o seguintge padrão:
T05_ <NoUSP>.pdf
(use o seu número USP para identificar a sua tarefa)
A regressão linear múltipla estuda a relação de uma medida (variável dependente ou explicada) com outras duas ou mais medidas (variáveis independentes, ou explicativas). E da mesma forma que no caso anterior, avalia se essa relação é linear.
Por exemplo, é linear a relação entre o peso de um caminhão de frutas e a quantidade de caixas de laranjas e caixas de bananas?
O peso do caminhão carregado pode ser definido como
PesoDoCaminhãoCarregado = PesoDoCaminhãoVazio + k1 CaixasDeLaranja + k2 CaixasDeBanana
Nesse caso, é de se esperar uma relação linear entre a variável dependente PesoDoCaminhãoCarregado e as variáveis explicativas CaixasDe<fruta>. Repare que nesse caso, ki é simplesmente o peso médio da caixa de frutas i.
Quanto mais uniforme for o peso da caixa de cada tipo de fruta, mais precisa será a relação e mais precisa será a nossa estimativa para o peso do caminhão carregado. Basta saber quantas caixas de cada fruta foram carregadas no caminhão.
Para reforçar alguns conceitos sobre Regressão Linear Múltipla, faça o download do roteiro (clique AQUI).
A seguinte planilha apresenta um conjunto de dados já organizados para facilitar os cálculos propostos no roteiro:
Calçado vs Altura
(estude essa planilha e termine de preenche-la para completar os cálculos):
Proponha uma análise de regressão linear múltipla e implemente-a para cada uma das seguintes planilhas:
Longevidade em diferentes países
Escolas municipais