10Nov
Agenda
- Síntese: Até agora lidamos com relações entre variáveis que ao explorá-las num gráfico estudávamos a hipótese de uma ser preditiva da outra. Na aula passada, por exemplo, estudamos a relação entre emissões globais de CO2 e aquecimento do planeta. Nesta aula veremos que, usando praticamente os mesmo conhecimentos adquiridos até agora, podemos testar a hipótese de uma variável estar linearmente relacionada com duas ou mais. Isto é, da estimação de uma variável ser dependente de duas ou mais variáveis. A esse estudo denominamos Regressão Linear Múltipla. Primeiro vamos explorar graficamente a relação entre Consumo de Energia, População e PIB per capta; e ver se faz sentido propormos um modelo em que o Consumo de Energia é explicado pela População e pelo PIB per capta. Faremos isso juntos.
- Dinâmica: Separados em grupos, nas salas virtuais, retomaremos os dados usados no ED6 que mostravam o consumo de um insumo usado no tratamento das águas de esgoto coletadas por duas ETE's. Veremos que os dados originalmente usados no ED6 foram reorganizados em uma nova planilha. O trabalho em cada sala virtual será aplicar o modelo de regressão múltipla para testar a hipótese de que a precipitação usada para predizer o consumo de hidróxido de cálcio pode ser melhorada se acrescentarmos uma variável "auxiliar" que captura o efeito devido à estação de tratamento.
O consumo energético em diferentes países em função do tamanho da população e PIB per capta
Dados extraídos da base de dados sócio-econômicos do IPCC (Painel Internacional de Mudanças Climáticas) foram reorganizados em uma planilha Excel, e expressam o consumo energético, o PIB per capta e o tamanho da população em 88 países de diferentes continentes (clique AQUI para fazer o download dessa planilha). Vamos propor um modelo regressão linear múltipla usando esses dados. Acompanhe as explicações e participe tirando as suas dúvidas.
Nova análise do tratamento de água em duas ETE's (Estações de Tratamento de Esgoto)
O Estudo Dirigido 9 (ED9) disponibilizou os dados que são reapresentados no gráfico abaixo.
Os mesmos valores usados para gerar esse gráfico foram reorganizados em uma nova planilha Excel (clique AQUI para fazer o download dessa planilha). Reúna-se virtualmente com as demais pessoas em uma das salas indicadas no fim deste bloco para discutir como a reorganização dos dados das ETE's e a Análise de Regressão Linear Múltipla pode ajudar a testar a hipótese de que é significativo o efeito "estação de tratamento". Ou seja, a precipitação pode estimar o consumo de Hidróxido de Cálcio, mas a estimativa pode melhorar se for incluída no modelo uma variável que expressa o efeito da estação. Como fazer isso? Depois de debatido o problema, recorram à ferramenta "Análise de Dados (Regressão) do Excel para desenvolver a análise e preparar as suas conclusões para o debate final na sala de aula.
Sala 1 Sala 2