A regressão linear é um método estatístico para encontrar uma linha suave que melhor se adeque a dois ou mais pares de dados em uma amostra a ser analisada. Qualquer linha reta, como a exibida na Figura 1, tem dois coeficientes específicos que a localizam precisamente em um sistema de coordenadas planas: uma interceptação de y A e uma inclinação B. Considerando os valores hipotéticos para as variáveis y e x, conforme abaixo, calcule os coeficientes linear (A) e angular (B). YX 3,10 4,91 7,22 8,93 Observação: A = coeficiente linear (também chamado intercepto, é o valor que y assume quando x for zero). B = coeficiente angular (é a inclinação da reta, mede o aumento ou redução em y para cada aumento de uma unidade em x).
Respostas
Alternativa correta
A = 3,07 e B = 1,97.
Oi!
Para utilizar o método de regressão linear, é necessário traçar uma reta que esteja relacionada com os dados coletados e que estão dispostos num diagrama de dispersão.
Essa reta serve como uma representação resumida desses dados, e é muito útil quando deseja-se prever determinados acontecimentos importantes dentro de uma área. Desse modo, podemos compreender que a regressão linear é uma das muitas ferramentas manipuladas com o objetivo de ajustar uma reta aos dados coletados, sendo que o ideal é que o segmento esteja localizada de modo que se encaixe o mais perfeitamente possível entre os pontos.
Numa regressão linear, utiliza-se a equação da reta e seus dois coeficientes linear e angular, geralmente representados pelas letras A e B, onde:
y = A + Bx
sendo :
A- coeficiente linear, que é o valor por onde a reta passa no eixo y;
B- coeficiente angular, que é a inclinação da reta em relação ao eixo x
Diante disso, podemos afirmar que as respostas são:
A = 3,07 e B = 1,97.