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Trabalho regressão linear

Por:   •  26/11/2018  •  Trabalho acadêmico  •  926 Palavras (4 Páginas)  •  215 Visualizações

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[pic 1]

Faculdade Unida de Campinas - FACUNICAMPS

Engenharia de Produção – A8/EPN1

MÉTODOS NUMÉRICOS

Regressão Linear Simples e Múltipla

Marcus Vinicius Neves Carvalho

GOIÂNIA

2018


  1. DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS

Os dados utilizados para a realização dos modelos de regressão lineares simples e múltiplos foram extraídos de relatórios e do sistema utilizado pela empresa X. A tabela 1 apresenta as variáveis utilizadas para o desenvolvimento deste estudo, sendo elas, variável dependente (Y) representa a produção mensal registrada de janeiro de 2017 a agosto de 2018, as variáveis independentes (X1 e X2) representam os meses e a quantidade de mão-de-obra disponível para execução da produção.

Tabela 1 – Produção mensal, período e mão-de-obra da empresa X

Produção (Y)

Período (X1)

Mão-de-Obra (X2)

jan/17

6335

1

36

fev/17

5341

2

34

mar/17

8966

3

35

abr/17

7883

4

44

mai/17

10043

5

48

jun/17

9017

6

50

jul/17

9073

7

51

ago/17

10089

8

55

set/17

9484

9

56

out/17

9001

10

55

nov/17

8277

11

56

dez/17

5779

12

51

jan/18

9103

13

51

fev/18

7131

14

51

mar/18

7758

15

51

abr/18

9143

16

53

mai/18

9047

17

50

jun/18

6583

18

50

jul/18

8690

19

49

ago/18

9409

20

53

Fonte: Primária (2018)

As regressões lineares serão realizadas por meio do software Statistic®, desenvolvido pela empresa StatSoft, que tem como função o desenvolvimento de procedimentos estatísticos descritivos e geração de gráficos, desde o básico ao avançado. Contando com diversos módulos específicos, como Análise de Regressão Simples e Múltipla, Séries Temporais, entre outros, o que possibilita sua aplicação em diversas áreas das ciências exatas.

Para o desenvolvimento da regressão linear simples, serão analisados o coeficiente de correlação (r) entre as variáveis, a equação da reta, o coeficiente de determinação (r²), o gráfico de correlação e uma previsão utilizando a equação da reta. Para o caso da regressão linear múltipla, serão analisadas o coeficiente de correlação (r), a equação da reta, o coeficiente de determinação (r²) e uma previsão utilizando a equação da reta encontrada.

  1. MODELO DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

A regressão linear simples foi realizada com as variáveis Y (Produção) e X1 (Período em meses). O quadro 1 apresenta o resumo da regressão linear para a variável dependente Y.

Quadro 1 – Resumo de regressão para a variável dependente Y

Resumo de regressão para variável dependente: Produção (Y)

R = ,13797807 R² = ,01903795 R² Ajustado = ---

F(1,18)= ,34933 p<,56184 Std. Error of estimate: 1414,9

N=20

Beta

Std. Err. Of Beta

B

Std. Err. Of B

t(18)

p-level

Intercept

 

 

7967,084

657,2850

12,12120

0,000000

Período (X1)

0,137978

0,233448

32,430

54,8691

0,59104

0,561840

Fonte: Primária (2018)

Por meio do resumo gerado estatístico da regressão fornecido pelo software Statistic® é possível perceber que o percentual de correlação entre a variável dependente Produção (Y) e a variável independente Período (X1) é de aproximadamente 13,80%, ou seja, as variáveis possuem uma correlação bem fraca e apenas 19,04% da variável independente Período explicam a produção mensal.

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