Correlação e Regressão Linear
|
|
- Mateus Belo
- 3 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Correlação e Regressão Linear Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais
2 Tabela da ANOVA n: número de elementos da amostra n i : número de elementos da subamostra de uma subpopulação k: número de subpopulações Variação SQe (Soma dos Quadrados dos Erros) Graus de Liberdade MQ (Média dos Quadrados) F obs Entre subpopulações SQ e gl e = k-1 MQe SQe gle MQe MQd Dentro das subpopulações SQ d gl d = n-k MQd SQd gld Total SQ t gl t = n-1 R : coeficiente de explicação. Significa a quantidade de informação que é explicada pelo modelo em relação ao modelo mais simples (puro acaso). R SQe SQt p-valor de F: indica a possibilidade de generalização do modelo para a população, ou seja, o nível em que podemos afirmar que o modelo é significativo.
3 CORRELAÇÃO LINEAR 3
4 Coeficiente de correlação linear r Mede o grau de relacionamento linear entre valores pareados x e y em uma amostra e também a proximidade dos dados a uma reta. É também chamado de coeficiente de Pearson. Varia de -1 a 1, sendo que zero significa não haver correlação. corr( X, Y) r ( x i n. xy i nx i n. x. y )([ Ny ( y) ] 4
5 Exemplos de correlações Fonte: Wikipédia ( 5
6 Há correlação entre comprimento da barba e poder mágico? 6
7 Teste de r O coeficiente de correlação pode ser testado usando a estatística t de Student, que é calculado usando-se a seguinte fórmula: t r N 1 r O valor crítico é verificado na tabela t de Student, com os graus de liberdade definidos por N- ) N = pares de escore X e Y 7
8 Correlação e causalidade Haver correlação entre duas variáveis não implica em causalidade. Pode haver correlações espúrias ou viés. Contudo, a correlação é uma pista significativa para ser investigada em busca de causalidade e sua direção. A ausência de correlação também não quer dizer não haver relação entre duas variáveis. Apenas uma análise do modelo pode apontar isso. Além disso, pode haver relações nãolineares entre as variáveis. Correlações espúrias no site 8
9 Fonte: Chocolate Consumption, Cognitive Function, and Nobel Laureates Franz H. Messerli, M.D. N Engl J Med 01; 367: October 18, 01 acesso em 04/11/01 Consumo de chocolate e prêmios Nobel Correlation between Countries' Annual Per Capita Chocolate Consumption and the Number of Nobel Laureates per 10 Million Population. 9
10 REGRESSÃO LINEAR 10
11 Regressão linear simples Calcula médias condicionais da variável Y a partir de uma variável X supostamente relacionada, estabelecendo um modelo para: Explicar o total ou parcialmente um fenômeno observado. Mensurar a relação entre duas variáveis. Permitir predições. Modelo linear simples: Y = a + bx + Usaremos a notação Y = a + bx + para os parâmetros calculados Y: variável dependente (aquela que é explicada;) X 1, X,..., X n : variáveis explicativas (ou independentes) : erro, parte não explicada pelo modelo 11
12 Suposições do modelo de regressão linear Variáveis independentes. As variáveis X n não podem ser combinações lineares entre si. O número de parâmetros a serem estimados é menor que o número de observações. Resíduos possuem variância constante e têm média zero. Os resíduos são independentes e mostram um comportamento normal. O relacionamento entre as variáveis pode ser razoavelmente representado por uma reta. 1
13 Estimação dos parâmetros Objetivos: estabelecer uma reta que: Minimize o total de erros (ε). Possua significância estatística. Possua bom fator explicativo (R ). Só é possível trabalhar o primeiro, os demais são avaliados. O ajuste da reta deve minimizar as distâncias entre os valores preditos pela reta e os valores observados. 13
14 Regressão linear Erros (ε i ) y i = a+bx i + i Princípio: ajustar os parâmetros para minimizar a soma dos erros quadrados entre as previsões e os valores amostrais. i ~N(0,² ) (erros independentes) Os parâmetros do nosso modelo são: Y = a + bx + (equação da reta) Temos que determinar: a: intercepto ou valor fixo; b: inclinação da reta 14
15 Aplicando ao modelo A soma dos quadrados dos erros é: Assumindo uma distribuição normal dos erros deduzimos que: Os estimadores a e b possuem distribuição normal e intervalos de confiança com uma distribuição t, com n- graus de liberdade. n x x nx y xy b n i n i i x y e i i SQ 1 1 )} ( { ), ( b a b a bx y a Para mais informações consultar Bussab e Morettin: Estatística Básica, capítulo ) (.. ) ; ( ) ( x x n x Se t a IC i n i a ) (. 1. ) ; ( ) ( x x n Se t b IC i n b
16 Correlação x Regressão Correlação linear Não determina causalidade, mas dá pistas. Pode ser testada estatisticamente. Identifica se duas variáveis se relacionam de forma linear. Não indica o quanto uma variável afeta a outra. Determina o quão mais próximo de uma reta é a relação entre as variáveis. Regressão linear Não determina causalidade, mas dá pistas. Pode ser testada estatisticamente. Determina uma relação linear entre duas variáveis. Identifica o quanto uma variável afeta a outra. Traz elementos que permitem fazer predições. Necessita de uma análise dos resíduos para decidir sobre sua adequação. 16
17 Começando a analisar os dados Primeiro é necessário termos uma boa idéia do comportamento de nossos dados, de forma a avaliar se o modelo linear é adequado. Isso é muito importante! Uma sugestão é colocar os dados em diagramas de dispersão. 17
18 Por que a análise gráfica é importante? Esses quatro conjuntos de dados possuem as mesmas propriedades estatísticas, x y x y x y x y 10,0 8,04 10,0 9,14 10,0 7,46 8,0 6,58 8,0 6,95 8,0 8,14 8,0 6,77 8,0 5,76 13,0 7,58 13,0 8,74 13,0 1,74 8,0 7,71 9,0 8,81 9,0 8,77 9,0 7,11 8,0 8,84 11,0 8,33 11,0 9,6 11,0 7,81 8,0 8,47 14,0 9,96 14,0 8,10 14,0 8,84 8,0 7,04 6,0 7,4 6,0 6,13 6,0 6,08 8,0 5,5 4,0 4,6 4,0 3,10 4,0 5,39 19,0 1,50 1,0 10,84 1,0 9,13 1,0 8,15 8,0 5,56 7,0 4,8 7,0 7,6 7,0 6,4 8,0 7,91 5,0 5,68 5,0 4,74 5,0 5,73 8,0 6,89 Propriedade Valor Média de x 9,00 Variância de x 10,00 Média de y 7,50 Variância de y 3,75 Correlação 0,898 Regressão linear y =,50 + 0,500x Esses dados compõe o chamado Quarteto de Anscombe 18
19 Quarteto de Anscombe... mas são bem diferentes graficamente. 19
20 Julgando o modelo: ANOVA para regressão n: número de amostras p: número de parâmetros estimados R : mede a variabilidade de Y explicada pelo modelo. R SQRe g SQTot Fonte de variação Soma dos Quadrados (SQ) Graus de Liberdade Quadrado das Médias (QM) F obs SQRe g ( yˆ iy) t1 Regressão gl N = p 1 n b ( xix) t1 n QM Re g SQRe g gln QM Re g se Resíduo SQRe s n ( y i yˆ t1 i ) gl D = n p se SQ Re s gld n Total SQTot ( yi y) gl T = n 1 t1 0
21 Regressão: interpolação e extrapolação A Regressão permite fazer predições. Interpolação: em geral é bastante confiável. Extrapolação: deve-se tomar cuidado para garantir que a linearidade entre as variáveis permaneça válido além da região de observação. Já o modelo II permite categorizar as observações e simplificar as predições, mas apenas dentro do intervalo já observado Seria possível combinar os dois modelos? 1
22 Análise de resíduos Tão importante quanto verificar se os dados servem ao modelo de regressão e estabelecer os parâmetros, é fazer a análise de resíduos com o objetivo de verificar se: O modelo se ajusta bem As suposições não foram violadas o Homocedasticidade o Independência o Comportamento normal Aconselha-se a fazer uma análise gráfica dos resíduos.
23 Bussab; Morettin, 00:456 Plotagem dos resíduos Quais dessas plotagens mostram normalidade dos resíduos? Quais os problemas das outras? 3
24 Transformação de variáveis: linearização Considere os dados abaixo e os gráficos abaixo. Ano Inflação Você teria alguma restrição em adotar o modelo linear nesse caso? Se transformarmos a variável inflação por meio de logaritmo (Log), poderíamos adotar o modelo linear? Inflação Log(inflação) 3,6 3,4 3, 3,8,6,4,
25 Voltando ao nosso exemplo Deseja-se avaliar explicações para o tempo de reação das pessoas a determinado estímulo visual. Variável dependente: Tempo de reação = Y Variáveis Independentes: Gênero; Idade; Acuidade Visual (podem explicar o fenômeno) = X 1, X,... Indivíduo Tempo de Gênero Idade Acuidade reação (ms) (M/F) (anos) Visual (%) i y w x z 1 96 M F M F F M M F F M M F F F M M F F M M Dados tirados de Bussab, Wilton. Análise de Variância e Regressão. a. Ed. Editora Atual: São Paulo
26 No nosso exemplo (tempo de reação) Calcular as correlações Tempo de reação x Idade 0,768 Tempo de reação x Acuidade visual -0,755 Idade x Acuidade visual -0,399 O que esses números significam? 6
27 Avaliando os dados Já testamos e descartamos Gênero; Traçar diagramas de dispersão para Idade e para Acuidade Visual Idade Acuidade visual O modelo de regressão linear é aplicável em ambos os casos? 7
28 Exemplo Determinar os parâmetros a e b para Tempo de reação x Acuidade Colocar na equação e interpretar Quais suas conclusões? Plots do SPSS 8
29 Comparação entre modelo II e modelo III Qual é o melhor? Modelo II Médias por faixa etária Modelo III Regressão com acuidade visual p-valor 0,61% <0,01% R 58,7% 57,1% Estatisticamente, ambos possuem um p-valor significativo. Na diminuição da variabilidade (R ), ambos estão próximos. Como escolher? o Utilização o Facilidade, conveniência 9
30 Exemplo As suposições foram violadas? Homocedasticidade: Independência Comportamento normal? Plots do SPSS 30
31 Etapas de análise de regressão linear 1. Exploração dos dados a. Gráficos de dispersão b. Mapa de correlações. Determinação da regressão linear a. Verificação da significância (p-valor) b. Verificar o grau de explicação (R ) c. Determinação dos coeficientes da reta de regressão ( a e b ) d. Julgamento se o modelo é interessante e pertinente 3. Avaliação de atendimento dos pressupostos da correlação a. Análise dos resíduos: normalidade; homocedasticidade 31
32 Atividade com banco de dados Health expenditure Total expenditure on health, % of gross domestic product Total health expenditure per capita, US$ PPP Public health expenditure per capita, US$ PPP Pharmaceutical expenditure per capita, US$ PPP Health care resources Physicians, density per population Nurses, density per population Hospital beds, density per population Health care activities Doctor consultations per capita Hospital discharge rates, all causes, per population Average length of stay for a normal delivery, days Caesarean sections, per live births Health status (Mortality) Life expectancy at birth, total population Infant mortality rate, deaths per live births Risk factors Tobacco consumption, % of adult population who are daily smokers Alcohol consumption, litres per population aged 15+ Obesity, percentage of total adult population with a BMI>30 kg/m, based on self-reports Obesity, percentage of total adult population with a BMI>30 kg/m, based on measures of height and weight 3
33 Plots do SPSS 33
Correlação e Regressão Linear
Correlação e Regressão Linear Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais CORRELAÇÃO LINEAR Coeficiente de correlação linear r Mede o grau de relacionamento linear entre valores
Leia maisCorrelação e Regressão Linear. Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais
Correlação e Regressão Linear Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais CORRELAÇÃO LINEAR Coeficiente de correlação linear r Mede o grau de relacionamento linear entre valores
Leia maisCorrelação e Regressão Linear
Correlação e Regressão Linear Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais CORRELAÇÃO LINEAR Coeficiente de correlação linear - coeficiente de Pearson (r) Mede o grau de relacionamento
Leia maisCorrelação e Regressão Linear. Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais
Correlação e Regressão Linear Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais CORRELAÇÃO LINEAR 2 Coeficiente de correlação linear r Mede o grau de relacionamento linear entre valores
Leia maisTeste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA)
Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA) Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais Modelos explicativos estatísticos Modelos estatísticos visam descrever
Leia maisTeste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA)
Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA) Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais Testes sobre variâncias Problema: queremos saber se há diferenças estatisticamente
Leia maisTeste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA)
Teste de hipótese de variância e Análise de Variância (ANOVA) Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais Testes sobre variâncias Problema: queremos saber se há diferenças estatisticamente
Leia maisCorrelação e Regressão
Correlação e Regressão Vamos começar com um exemplo: Temos abaixo uma amostra do tempo de serviço de 10 funcionários de uma companhia de seguros e o número de clientes que cada um possui. Será que existe
Leia maisAnálise da Regressão. Prof. Dr. Alberto Franke (48)
Análise da Regressão Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 O que é Análise da Regressão? Análise da regressão é uma metodologia estatística que utiliza a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas
Leia maisModelo de Regressão Múltipla
Modelo de Regressão Múltipla Modelo de Regressão Linear Simples Última aula: Y = α + βx + i i ε i Y é a variável resposta; X é a variável independente; ε representa o erro. 2 Modelo Clássico de Regressão
Leia maisRegressão linear simples
Regressão linear simples Universidade Estadual de Santa Cruz Ivan Bezerra Allaman Introdução Foi visto na aula anterior que o coeficiente de correlação de Pearson é utilizado para mensurar o grau de associação
Leia mais9 Correlação e Regressão. 9-1 Aspectos Gerais 9-2 Correlação 9-3 Regressão 9-4 Intervalos de Variação e Predição 9-5 Regressão Múltipla
9 Correlação e Regressão 9-1 Aspectos Gerais 9-2 Correlação 9-3 Regressão 9-4 Intervalos de Variação e Predição 9-5 Regressão Múltipla 1 9-1 Aspectos Gerais Dados Emparelhados há uma relação? se há, qual
Leia maisCORRELAÇÃO E REGRESSÃO
CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Permite avaliar se existe relação entre o comportamento de duas ou mais variáveis e em que medida se dá tal interação. Gráfico de Dispersão A relação entre duas variáveis pode ser
Leia maisREGRESSÃO LINEAR Parte I. Flávia F. Feitosa
REGRESSÃO LINEAR Parte I Flávia F. Feitosa BH1350 Métodos e Técnicas de Análise da Informação para o Planejamento Julho de 2015 Onde Estamos Para onde vamos Inferência Esta5s6ca se resumindo a uma equação
Leia maisEstatística Aplicada II. } Regressão Linear
Estatística Aplicada II } Regressão Linear 1 Aula de hoje } Tópicos } Regressão Linear } Referência } Barrow, M. Estatística para economia, contabilidade e administração. São Paulo: Ática, 007, Cap. 7
Leia maisRegressão Linear Simples
Regressão Linear Simples Capítulo 16, Estatística Básica (Bussab&Morettin, 8a Edição) 10a AULA 18/05/2015 MAE229 - Ano letivo 2015 Lígia Henriques-Rodrigues 10a aula (18/05/2015) MAE229 1 / 38 Introdução
Leia mais1 semestre de 2014 Gabarito Lista de exercícios 3 - Estatística Descritiva III C A S A
Exercício 1. (1,0 ponto). A tabela a seguir mostra o aproveitamento conjunto em Física e Matemática para os alunos do ensino médio de uma escola. Notas Notas Notas Física/Matemática Altas Regulares Baixas
Leia maisAULAS 14 E 15 Modelo de regressão simples
1 AULAS 14 E 15 Modelo de regressão simples Ernesto F. L. Amaral 18 e 23 de outubro de 2012 Avaliação de Políticas Públicas (DCP 046) Fonte: Wooldridge, Jeffrey M. Introdução à econometria: uma abordagem
Leia maisAULAS 14 E 15 Modelo de regressão simples
1 AULAS 14 E 15 Modelo de regressão simples Ernesto F. L. Amaral 30 de abril e 02 de maio de 2013 Avaliação de Políticas Públicas (DCP 046) Fonte: Wooldridge, Jeffrey M. Introdução à econometria: uma abordagem
Leia maisEstudar a relação entre duas variáveis quantitativas.
Estudar a relação entre duas variáveis quantitativas. Exemplos: Idade e altura das crianças Tempo de prática de esportes e ritmo cardíaco Tempo de estudo e nota na prova Taxa de desemprego e taxa de criminalidade
Leia maisAnálise de Regressão EST036
Análise de Regressão EST036 Michel Helcias Montoril Instituto de Ciências Exatas Universidade Federal de Juiz de Fora Regressão sem intercepto; Formas alternativas do modelo de regressão Regressão sem
Leia maisNoções sobre Regressão
Noções sobre Regressão Nos interessa estudar como uma variável varia em função de outra. Por exemplo, considere a questão de demanda e preço de bens. Quando se estuda a variação de uma variável Y em função
Leia maisNa aula do dia 24 de outubro analisamos duas variáveis quantitativas conjuntamente com o objetivo de verificar se existe alguma relação entre elas.
Regressão Múltipla Na aula do dia 24 de outubro analisamos duas variáveis quantitativas conjuntamente com o objetivo de verificar se existe alguma relação entre elas. 1. definimos uma medida de associação
Leia maisAnálise Multivariada Aplicada à Contabilidade
Mestrado e Doutorado em Controladoria e Contabilidade Análise Multivariada Aplicada à Contabilidade Prof. Dr. Marcelo Botelho da Costa Moraes www.marcelobotelho.com mbotelho@usp.br Turma: 2º / 2016 1 Agenda
Leia maisRegressão. PRE-01 Probabilidade e Estatística Prof. Marcelo P. Corrêa IRN/Unifei
Regressão PRE-01 Probabilidade e Estatística Prof. Marcelo P. Corrêa IRN/Unifei Regressão Introdução Analisar a relação entre duas variáveis (x,y) através da equação (equação de regressão) e do gráfico
Leia maisEstatística - Análise de Regressão Linear Simples. Professor José Alberto - (11) sosestatistica.com.br
Estatística - Análise de Regressão Linear Simples Professor José Alberto - (11 9.7525-3343 sosestatistica.com.br 1 Estatística - Análise de Regressão Linear Simples 1 MODELO DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
Leia maisAULA 09 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 17 de setembro de 2012
1 AULA 09 Regressão Ernesto F. L. Amaral 17 de setembro de 2012 Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à
Leia maisCorrelação e Regressão
Correlação e Regressão Exemplos: Correlação linear Estudar a relação entre duas variáveis quantitativas Ou seja, a força da relação entre elas, ou grau de associação linear. Idade e altura das crianças
Leia maisAnálise de Regressão Linear Simples e
Análise de Regressão Linear Simples e Múltipla Carla Henriques Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu Introdução A análise de regressão estuda o relacionamento entre uma variável
Leia maisAnálise de regressão linear simples. Diagrama de dispersão
Introdução Análise de regressão linear simples Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu A análise de regressão estuda o relacionamento entre uma variável chamada a variável dependente
Leia maisDefinição Há correlação entre duas variáveis quando os valores de uma variável estão relacionados, de alguma maneira, com os valores da outra variável
Correlação Definição Há correlação entre duas variáveis quando os valores de uma variável estão relacionados, de alguma maneira, com os valores da outra variável Exemplos Perímetro de um quadrado e o tamanho
Leia maisEstatística Aplicada II. } Correlação e Regressão
Estatística Aplicada II } Correlação e Regressão 1 Aula de hoje } Tópicos } Correlação e Regressão } Referência } Barrow, M. Estatística para economia, contabilidade e administração. São Paulo: Ática,
Leia maisCap. 13 Correlação e Regressão
Estatística Aplicada às Ciências Sociais Sexta Edição Pedro Alberto Barbetta Florianópolis: Editora da UFSC, 2006 Cap. 13 Correlação e Regressão Correlação X e Y variáveis quantitativas X Y Correlação
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Viali, Dr. viali@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~viali/ Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.
Leia maisRenda x Vulnerabilidade Ambiental
Renda x Vulnerabilidade Ambiental ANEXO D ANÁLISE EXPLORATÓRIA E PREPARAÇÃO DOS DADOS Identificamos tendência linear positiva. A correlação entre as variáveis é significativa, apresentando 99% de confiança.
Leia maisANÁLISE DE REGRESSÃO
ANÁLISE DE REGRESSÃO Lucas Santana da Cunha http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 09 de janeiro de 2017 Introdução A análise de regressão consiste na obtenção de uma equação
Leia maisModelos de Regressão Linear Simples - parte III
1 Modelos de Regressão Linear Simples - parte III Erica Castilho Rodrigues 20 de Setembro de 2016 2 3 4 A variável X é um bom preditor da resposta Y? Quanto da variação da variável resposta é explicada
Leia maisUNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL Campus CERRO LARGO. PROJETO DE EXTENSÃO Software R: de dados utilizando um software livre.
UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA SUL Campus CERRO LARGO PROJETO DE EXTENSÃO Software R: Capacitação em análise estatística de dados utilizando um software livre. Fonte: https://www.r-project.org/ Módulo
Leia maisContabilometria. Aula 9 Regressão Linear Inferências e Grau de Ajustamento
Contabilometria Aula 9 Regressão Linear Inferências e Grau de Ajustamento Interpretação do Intercepto e da Inclinação b 0 é o valor estimado da média de Y quando o valor de X é zero b 1 é a mudança estimada
Leia maisModelos de Regressão Linear Simples - parte II
Modelos de Regressão Linear Simples - parte II Erica Castilho Rodrigues 14 de Outubro de 2013 Erros Comuns que Envolvem a Análise de Correlação 3 Erros Comuns que Envolvem a Análise de Correlação Propriedade
Leia maisRegressões: Simples e MúltiplaM. Prof. Dr. Luiz Paulo Fávero 1
Regressões: Simples e MúltiplaM Prof. Dr. Luiz Paulo FáveroF Prof. Dr. Luiz Paulo Fávero 1 1 Técnicas de Dependência Análise de Objetivos 1. Investigação de dependências entre variáveis. 2. Avaliação da
Leia maisMOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel
MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS Professor: Rodrigo A. Scarpel rodrigo@ita.br www.mec.ita.br/~rodrigo Programa do curso: Semana Conteúdo 1 Apresentação da disciplina. Princípios de modelos lineares
Leia maisEsse material foi extraído de Barbetta (2007 cap 13)
Esse material foi extraído de Barbetta (2007 cap 13) - Predizer valores de uma variável dependente (Y) em função de uma variável independente (X). - Conhecer o quanto variações de X podem afetar Y. Exemplos
Leia maisCORRELAÇÃO E REGRESSÃO
UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA ESCOLA POLITÉCNICA DEPARTAMENTO DE TRANSPORTES MEAU- MESTRADO EM ENGENHARIA AMBIENTAL URBANA CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Professora: Cira Souza Pitombo Disciplina: ENG C 18 Métodos
Leia maisIntrodução ao modelo de Regressão Linear
Introdução ao modelo de Regressão Linear Prof. Gilberto Rodrigues Liska 8 de Novembro de 2017 Material de Apoio e-mail: gilbertoliska@unipampa.edu.br Local: Sala dos professores (junto ao administrativo)
Leia maisSeção 2.6 Duas Variáveis Quantitativas: Regressão Linear
Seção 2.6 Duas Variáveis Quantitativas: Regressão Linear A Reta de Regressão Predições Resíduos Sumário Interpretando a Inclinação e o Intercepto Cuidados com a Regressão Grilos e Temperatura Você pode
Leia maisHoje vamos analisar duas variáveis quantitativas conjuntamente com o objetivo de verificar se existe alguma relação entre elas.
Correlação e Regressão Hoje vamos analisar duas variáveis quantitativas conjuntamente com o objetivo de verificar se existe alguma relação entre elas. Vamos 1. definir uma medida de associação entre duas
Leia maisPARTE 1 ANÁLISE DE REGRESSÃO COM DADOS DE CORTE TRANSVERSAL CAPÍTULO 2 O MODELO DE REGRESSÃO SIMPLES
PARTE 1 ANÁLISE DE REGRESSÃO COM DADOS DE CORTE TRANSVERSAL CAPÍTULO 2 O MODELO DE REGRESSÃO SIMPLES 2.1 DEFINIÇÃO DO MODELO DE REGRESSÃO SIMPLES Duas variáveis: y e x Análise explicar y em termos de x
Leia maisCapacitação em R e RStudio PROJETO DE EXTENSÃO. Software R: capacitação em análise estatística de dados utilizando um software livre.
UFFS Universidade Federal da Fronteira Sul Campus Cerro Largo PROJETO DE EXTENSÃO Software R: capacitação em análise estatística de dados utilizando um software livre Fonte: https://www.r-project.org/
Leia maisPREVISÃO. Prever o que irá. acontecer. boas decisões com impacto no futuro. Informação disponível. -quantitativa: dados.
PREVISÃO O problema: usar a informação disponível para tomar boas decisões com impacto no futuro Informação disponível -qualitativa Prever o que irá acontecer -quantitativa: dados t DEI/FCTUC/PGP/00 1
Leia maisCORRELAÇÃO E REGRESSÃO
CORRELAÇÃO E REGRESSÃO 1 1. CORRELAÇÃO 1.1. INTRODUÇÃO 1.. PADRÕES DE ASSOCIAÇÃO 1.3. INDICADORES DE ASSOCIAÇÃO 1.4. O COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO 1.5. HIPÓTESES BÁSICAS 1.6. DEFINIÇÃO 1.7. TESTE DE HIPÓTESE.
Leia maisAnálise de Regressão Prof. MSc. Danilo Scorzoni Ré FMU Estatística Aplicada
Aula 2 Regressão Linear Simples Análise de Regressão Prof. MSc. Danilo Scorzoni Ré FMU Estatística Aplicada Conceitos Gerais A análise de regressão é utilizada para explicar ou modelar a relação entre
Leia maisModelos de Regressão Linear Simples parte I
Modelos de Regressão Linear Simples parte I Erica Castilho Rodrigues 27 de Setembro de 2017 1 2 Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Usar modelos de regressão para construir modelos
Leia maisRegression and Clinical prediction models
Regression and Clinical prediction models Session 6 Introducing statistical modeling Part 2 (Correlation and Linear regression) Pedro E A A do Brasil pedro.brasil@ini.fiocruz.br 2018 Objetivos Continuar
Leia maisMOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel
MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS Professor: Rodrigo A. Scarpel rodrigo@ita.br www.mec.ita.br/~rodrigo Programa do curso: Semana Conteúdo 1 Apresentação da disciplina. Princípios de modelos lineares
Leia maisModelos de Regressão Linear Simples - parte I
Modelos de Regressão Linear Simples - parte I Erica Castilho Rodrigues 19 de Agosto de 2014 Introdução 3 Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Usar modelos de regressão para construir
Leia maisREGRESSÃO LINEAR SIMPLES E MÚLTIPLA
REGRESSÃO LINEAR SIMPLES E MÚLTIPLA Curso: Agronomia Matéria: Metodologia e Estatística Experimental Docente: José Cláudio Faria Discente: Michelle Alcântara e João Nascimento UNIVERSIDADE ESTADUAL DE
Leia maisEstatística aplicada ao Melhoramento animal
Qual é a herdabilidade para uma característica? Qual é a variabilidade de desempenho para essa característica? Selecionando para a característica X, característica Y será afetada? Como predizer os valores
Leia maisREGRESSÃO E CORRELAÇÃO
REGRESSÃO E CORRELAÇÃO A interpretação moderna da regressão A análise de regressão diz respeito ao estudo da dependência de uma variável, a variável dependente, em relação a uma ou mais variáveis explanatórias,
Leia maisCapítulo 9 - Regressão Linear Simples (RLS): Notas breves
Capítulo 9 - Regressão Linear Simples RLS: Notas breves Regressão Linear Simples Estrutura formal do modelo de Regressão Linear Simples RLS: Y i = β 0 + β 1 x i + ε i, 1 onde Y i : variável resposta ou
Leia maisAula 2 Uma breve revisão sobre modelos lineares
Aula Uma breve revisão sobre modelos lineares Processo de ajuste de um modelo de regressão O ajuste de modelos de regressão tem como principais objetivos descrever relações entre variáveis, estimar e testar
Leia maisPrincípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos. Regressão linear. Camila de Toledo Castanho
Princípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos Regressão linear Camila de Toledo Castanho 217 Conteúdo da aula 1. Regressão linear simples: quando usar 2. A reta de regressão linear 3. Teste
Leia maisRevisão de Modelos de regressão. Prof. Thais C O Fonseca - DME, UFRJ
Revisão de Modelos de regressão Prof. Thais C O Fonseca - DME, UFRJ Conteúdo Regressão linear simples Regressão linear múltipla Método de Mínimos Quadrados Introdução a Inferência Bayesiana em Regressão
Leia maisEstatística Aplicada ao Serviço Social
Estatística Aplicada ao Serviço Social Módulo 7: Correlação e Regressão Linear Simples Introdução Coeficientes de Correlação entre duas Variáveis Coeficiente de Correlação Linear Introdução. Regressão
Leia maisExemplo 1. Conjunto de dados de uma amostra de 12 meninas da escola: y i x i
Exemplo 1 Y : peso (kg) de meninas de 7 a 11 anos de uma certa escola de dança X : altura (m) das meninas A partir de 3 valores prefixados de X, foram obtidas, para cada valor de X, 4 observações independentes
Leia maisAnálise da Variância. Prof. Dr. Alberto Franke (48)
Análise da Variância Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 Análise da variância Até aqui, a metodologia do teste de hipóteses foi utilizada para tirar conclusões sobre possíveis diferenças entre os parâmetros
Leia maisaula ANÁLISE DO DESEMPENHO DO MODELO EM REGRESSÕES
ANÁLISE DO DESEMPENHO DO MODELO EM REGRESSÕES 18 aula META Fazer com que o aluno seja capaz de realizar os procedimentos existentes para a avaliação da qualidade dos ajustes aos modelos. OBJETIVOS Ao final
Leia maisMétodos Quantitativos para Avaliação de Políticas Públicas
ACH3657 Métodos Quantitativos para Avaliação de Políticas Públicas Aula 11 Análise de Resíduos Alexandre Ribeiro Leichsenring alexandre.leichsenring@usp.br Alexandre Leichsenring ACH3657 Aula 11 1 / 26
Leia maisMÓDULO V: Análise Bidimensional: Correlação, Regressão e Teste Qui-quadrado de Independência
MÓDULO V: Análise Bidimensional: Correlação, Regressão e Teste Qui-quadrado de Independência Introdução 1 Muito frequentemente fazemos perguntas do tipo se alguma coisa tem relação com outra. Estatisticamente
Leia maisREGRESSÃO E CORRELAÇÃO
Vendas (em R$) Disciplina de Estatística 01/ Professora Ms. Valéria Espíndola Lessa REGRESSÃO E CORRELAÇÃO 1. INTRODUÇÃO A regressão e a correlação são duas técnicas estreitamente relacionadas que envolvem
Leia maisAula inaugural do curso Análise de Regressão
Aula inaugural do curso Prof a Silvia Nagib Elian Sala 215 - Bloco A Instituto de Matemática e Estatística Universidade de São Paulo Agenda 1. Exemplo 2. Introdução 3. Modelo de regressão linear simples
Leia maisDisciplina de Modelos Lineares Professora Ariane Ferreira
Disciplina de Modelos Lineares 2012-2 Regressão Logística Professora Ariane Ferreira O modelo de regressão logístico é semelhante ao modelo de regressão linear. No entanto, no modelo logístico a variável
Leia maisVirgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 2005
Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 005 O que é um bom modelo? Como estimar os parâmetros do modelo Como alocar variações Intervalos de Confiança para Regressões Inspeção Visual ! "# Para dados correlacionados,
Leia maisFísica Geral - Laboratório. Aula 8: Estimativas e erros em medidas indiretas: Ajuste de funções
Física Geral - Laboratório Aula 8: Estimativas e erros em medidas indiretas: Ajuste de funções 1 Medidas indiretas: Ajuste de funções Ajuste de funções y = f (x; a 1,a 2,...,a p ) Medidas de duas grandezas
Leia maisEstatística. Correlação e Regressão
Estatística Correlação e Regressão Noções sobre correlação Existem relações entre variáveis. Responder às questões: Existe relação entre as variáveis X e Y? Que tipo de relação existe entre elas? Qual
Leia maisCapítulo 9 - Regressão Linear Simples (RLS): Notas breves
Capítulo 9 - Regressão Linear Simples RLS: Notas breves Regressão Linear Simples Estrutura formal do modelo de Regressão Linear Simples RLS: Y i = β 0 + β 1 x i + ε i, 1 onde Y i : variável resposta ou
Leia maisLucas Santana da Cunha de julho de 2018 Londrina
Análise de Correlação e Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 26 de julho de 2018 Londrina 1 / 17 Há casos em que pode existir um relacionamento entre duas variáveis:
Leia maisAULA 07 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 05 de outubro de 2013
1 AULA 07 Regressão Ernesto F. L. Amaral 05 de outubro de 2013 Centro de Pesquisas Quantitativas em Ciências Sociais (CPEQS) Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade Federal de Minas
Leia maisVERIFICAÇÃO DA ADEQUAÇÃO DO MODELO DE ANÁLISE DE VARIÂNCIA ANÁLISE DE RESÍDUOS
VERIFICAÇÃO DA ADEQUAÇÃO DO MODELO DE ANÁLISE DE VARIÂNCIA ANÁLISE DE RESÍDUOS Conforme foi apresentado anteriormente, o modelo de análise de variância assume que as observações são independentes e normalmente
Leia maisProf. Dr. Marcone Augusto Leal de Oliveira UFJF CURSO INTRODUTÓRIO DE 12 HORAS OFERECIDO PARA A PÓS-GRADUAÇÃO DA UFABC EM NOVEMBRO DE 2017
Prof. Dr. Marcone Augusto Leal de Oliveira UFJF CURSO INTRODUTÓRIO DE 2 HORAS OFERECIDO PARA A PÓS-GRADUAÇÃO DA UFABC EM NOVEMBRO DE 207 SUMÁRIO - BREVE DESCRIÇÃO, FUNDAMENTOS, CONCEITOS, CARACTERÍSTICAS,
Leia maisUniversidade Federal do Paraná (UFPR) Bacharelado em Informática Biomédica. Regressão. David Menotti.
Universidade Federal do Paraná (UFPR) Bacharelado em Informática Biomédica Regressão David Menotti www.inf.ufpr.br/menotti/ci171-182 Hoje Regressão Linear ( e Múltipla ) Não-Linear ( Exponencial / Logística
Leia maisPROVAS Ciência da Computação. 2 a Prova: 13/02/2014 (Quinta) Reavaliação: 20/02/2014 (Quinta)
PROVAS Ciência da Computação 2 a Prova: 13/02/2014 (Quinta) Reavaliação: 20/02/2014 (Quinta) Ajuste de Curvas Objetivo Ajustar curvas pelo método dos mínimos quadrados 1 - INTRODUÇÃO Em geral, experimentos
Leia maisAGOSTO 2017 INTERPRETAÇÃO DE RESULTADOS ESTATÍSTICOS EM MODELOS DE REGRESSÃO MÚLTIPLA
Sérgio Antão Paiva AGOSTO 2017 INTERPRETAÇÃO DE RESULTADOS ESTATÍSTICOS EM MODELOS DE REGRESSÃO MÚLTIPLA ENFOQUE DA COMPARAÇÃO Princípio da semelhança: numa mesma data, dois bens semelhantes, em mercados
Leia maisCORRELAÇÃO. Flávia F. Feitosa
CORRELAÇÃO Flávia F. Feitosa BH1350 Métodos e Técnicas de Análise da Informação para o Planejamento Junho de 2015 Revisão Inferência Estatística: Método científico para tirar conclusões sobre os parâmetros
Leia maisMais Informações sobre Itens do Relatório
Mais Informações sobre Itens do Relatório Amostra Tabela contendo os valores amostrados a serem utilizados pelo método comparativo (estatística descritiva ou inferencial) Modelos Pesquisados Tabela contendo
Leia maisCÁLCULO NUMÉRICO. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano
CÁLCULO NUMÉRICO Profa. Dra. Yara de Souza Tadano yaratadano@utfpr.edu.br Aula 4 Ajuste de Curvas AJUSTE DE CURVAS Cálculo Numérico 3/55 Introdução Em geral, experimentos geram uma gama de dados que devem
Leia maisAULA 03 Análise de regressão múltipla: estimação
1 AULA 03 Análise de regressão múltipla: estimação Ernesto F. L. Amaral 17 de julho de 2013 Análise de Regressão Linear (MQ 2013) www.ernestoamaral.com/mq13reg.html Fonte: Cohen, Ernesto, e Rolando Franco.
Leia maisTestes de Aderência, Homogeneidade e Independência
Testes de Aderência, Homogeneidade e Independência Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais O que é um teste de hipótese? Queremos saber se a evidência que temos em mãos significa
Leia maisAnálise de Regressão
Análise de Regressão Tópicos em Avaliação de Desempenho de Sistemas Aline Oliveira Camila Araujo Iure Fé Janailda aso2@cin.ufpe.br cga2@cin.ufpe.br isf2@cin.ufpe.br jbs4@cin.ufpe.br Agenda Parte I: Contextualização
Leia maisCorrelação e Regressão. Correlação entre variáveis
Correlação entre variáveis Existe uma correlac a o entre duas varia veis quando os valores de uma varia vel esta o relacionados, de alguma maneira, com os valores da outra varia vel. Uma vez definida a
Leia maisMódulo 2 AVALIAÇÃO DA DEMANDA EM TRANSPORTES
Módulo 2 AVALIAÇÃO DA DEMANDA EM TRANSPORTES Conceitos Iniciais Prever é a arte e a ciência de predizer eventos futuros, utilizandose de dados históricos e sua projeção para o futuro, de fatores subjetivos
Leia maisPlanejamento de Experimentos
Planejamento de Experimentos 1 6.4 Os Modelos fatoriais 2 k : o caso geral. O modelo estatístico para um plano 2 k inclui k ( k 2 ( k ) ) efeitos principais efeitos de interação de ordem 2 efeitos de interação
Leia maisAssociação entre duas variáveis
Associação entre duas variáveis Questões de interesse: Será que duas variáveis são independentes ou pelo contrário dependentes? E se forem dependentes, qual o tipo e grau de dependência? Existem diversas
Leia maisTópicos Extras 1ª parte. Testes Não Paramétricos, Análise Multivariada, Outras Técnicas
Tópicos Extras 1ª parte Testes Não Paramétricos, Análise Multivariada, Outras Técnicas 1 2 Técnicas de dependência 3 4 Situações Comparar 3 tipos de rede de computadores, C1, C2 e C3, em termos do tempo
Leia maisInstituto Federal Goiano
e simples e Instituto Federal Goiano e Conteúdo simples 1 2 3 4 5 simples 6 e simples Associação entre duas variáveis resposta Exemplos: altura de planta e altura da espiga, teor de fósforo no solo e na
Leia maisMétodos Quantitativos Aplicados
Métodos Quantitativos Aplicados Aula 10 http://www.iseg.utl.pt/~vescaria/mqa/ Tópicos apresentação Análise Regressão: Avaliação de relações de dependência em que se explica o comportamento de uma/várias
Leia maisECONOMETRIA. Prof. Danilo Monte-Mor
ECONOMETRIA Prof. Danilo Monte-Mor Econometria (Levine 2008, Cap. 13) ECONOMETRIA Aplicação da estatística matemática aos dados econômicos para dar suporte empírico aos modelos construídos pela economia
Leia maisvariável dependente natureza dicotômica ou binária independentes, tanto podem ser categóricas ou não estimar a probabilidade associada à ocorrência
REGRESSÃO LOGÍSTICA É uma técnica recomendada para situações em que a variável dependente é de natureza dicotômica ou binária. Quanto às independentes, tanto podem ser categóricas ou não. A regressão logística
Leia maisAULA 8 - MQO em regressão múltipla:
AULA 8 - MQO em regressão múltipla: Definição, Estimação e Propriedades Algébricas Susan Schommer Econometria I - IE/UFRJ Regressão Múltipla: Definição e Derivação A partir de agora vamos alterar o nosso
Leia mais