Correlação e regressão linear simples e regressão linear múltipla

Correlação e regressão  linear simples e regressão linear múltipla

Quando desejamos  estudar o comportamento simultâneo de duas ou mais variáveis, empregamos a análise de Regressão e a de Correlação para avaliação da informação desejada, ou seja, elas  compreendem a análise de dados amostrais para saber se e como um determinado conjunto de variáveis está relacionado com uma outra variável.  As técnicas entre elas estão ligadas entre si,  portanto,  quando duas variáveis  estão ligadas por uma relação estatística, dizemos que existe correlação entre elas e  essa técnica é empregada especificamente  para avaliação do grau de covariação entre duas variáveis aleatórias.

Sendo que a análise de correlação  se refere  a inferências estatísticas das medidas de associação linear que são o coeficiente de correlação simples ou seja, que mede a “força” ou “grau” de relacionamento linear entre 2 variáveis. E o coeficiente de correlação múltiplo: mede a “força” ou “grau” de relacionamento linear entre uma variável e um conjunto de outras variáveis.

Já a análise de regressão estuda o relacionamento entre uma variável dependente e outras variáveis que são as independentes, sendo esse relacionamento  representado através  um modelo matemático , ou seja,  por uma equação que associa a variável dependente com as variáveis independentes. Este modelo é designado por modelo de regressão linear simples que  define uma relação linear entre a variável dependente e uma variável independente. Se em vez de uma, forem incorporadas várias variáveis independentes, o modelo passa a ser denominado como modelo de regressão linear múltipla.

Regressão múltipla são técnicas estatísticas para construir modelos que descrevem de maneira razoável relações entre várias variáveis explicativas de um determinado processo,  portanto,  a  diferença entre a regressão linear simples e a múltipla é que na múltipla são tratadas duas ou mais variáveis explicativas.

Em comparação à linear simples, a regressão linear múltipla também é fundamental na melhora dos principais aspectos na gestão de processos, ela permite que sejam realizadas comparações entre combinação de muitos fatores e seu resultado no desenvolvimento do produto, podemos exemplar a  utilização da múltipla nos custos necessários para se realizar um produto, pois nele existem muitas variáveis que interferem no seu custo final.