Correlação e regressão

ETAPA 4

Passo 1:

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

Uma correlação é uma relação entre duas variáveis. Os dados podem ser apresentados por pares ordenados (x e y), onde x é a variável independente ou variável explanatória, e y é a variável de pendente ou resposta. Para o estudo do comportamento conjunto de variáveis pode ser usado:

O diagrama de dispersão é uma representação gráfica do conjunto de dados, nada mais é que a representação dos pares de valores num sistema cartesiano, podem acontecer três situações:

Quanto uma variável cresce a outra em média também cresce, dizemos que entre essas duas variáveis existe correlação positiva.

Quando uma das variáveis cresce e a outra em média diminui, dizemos que entre as duas variáveis a correlação negativa.

Se os pontos diferem dispersos, sem definição de direção, dizemos que a correlação é muito baixa ou até mesmo nula.

REGRESSÃO

A regressão consiste em realizar uma analise estatística, com o objetivo de verificar a relação entre duas variáveis, medidas sobre os mesmos indivíduos, se todos os valores das variáveis satisfazem exatamente uma equação, diz-se que elas estão perfeitamente correlacionadas entre elas ou que a correlação é perfeita entre elas. A regressão linear é chamada desta forma porque considera que a relação da resposta às variáveis é uma função linear de alguns parâmetros. Sendo uma das primeiras formas de análise regressiva a ser estudada e usada extensamente em aplicações práticas. Isso ocorre porque os modelos que dependem de forma linear dos seus parâmetros desconhecidos, são mais fáceis de serem ajustados do que os modelos não-lineares a seus parâmetros, e porque as propriedades estatísticas dos estimadores resultantes são mais fáceis de serem determinadas.

A relação linear obedece ao padrão de uma função de 1º grau.

F(x)= a.x+b

Para podermos encontrar a relação entre x e y deve-se encontrar os valores de a e b, utilizando as seguintes formas:

A= (N. xy-(Ex).(Ey))/( [n.Ex^2-(Ex)2]) b= y- a.x

b = 272, 78 – 0,024936 . 11703,78

b = 272,78 . 291,845

b = 79.609,60

Y = a.x + b

Y = 0,024936 . X + 79609,60

Y= 0,024936 . 300 + 79609,60

Y = 79.617,08

Y= 0,024936 . 5343 + 79609,60

Y = 79.742,83

Passo 3:

Resultado do desafio A e B

1 1 1 0

ETAPA 4

Passo 1:

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

Uma correlação é uma relação entre duas variáveis. Os dados podem ser apresentados por pares ordenados (x e y), onde x é a variável independente ou variável explanatória, e y é a variável de pendente ou resposta. Para o estudo do comportamento conjunto de variáveis pode ser usado:

O diagrama de dispersão é uma representação gráfica do conjunto de dados, nada mais é que a representação dos pares de valores num sistema cartesiano, podem acontecer três situações:

Quanto uma variável cresce a outra em média também cresce, dizemos que entre essas duas variáveis existe correlação positiva.

Quando uma das variáveis cresce e a outra em média diminui, dizemos que entre as duas variáveis a correlação negativa.

Se os pontos diferem dispersos, sem definição de direção, dizemos que a correlação é muito baixa ou até mesmo nula.

REGRESSÃO

A regressão consiste em realizar uma analise estatística, com o objetivo de verificar a relação entre duas variáveis, medidas sobre os mesmos indivíduos, se todos os valores das variáveis satisfazem exatamente uma equação, diz-se que elas estão perfeitamente correlacionadas entre elas ou que a correlação é perfeita entre elas. A regressão linear é chamada desta forma porque considera que a relação da resposta às variáveis é uma função linear de alguns parâmetros. Sendo uma das primeiras formas de análise regressiva a ser estudada e usada extensamente em aplicações práticas. Isso ocorre porque os modelos que dependem de forma linear dos seus parâmetros desconhecidos, são mais fáceis de serem ajustados do que os modelos não-lineares a seus parâmetros, e porque as propriedades estatísticas dos estimadores resultantes são mais fáceis de serem determinadas.

A relação linear obedece ao padrão de uma função de 1º grau.

F(x)= a.x+b

Para podermos encontrar a relação entre x e y deve-se encontrar os valores de a e b, utilizando as seguintes formas:

A= (N. xy-(Ex).(Ey))/( [n.Ex^2-(Ex)2]) b= y- a.x

b = 272, 78 – 0,024936 . 11703,78