Análise de Regressão

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Análise de Regressão"

Transcrição

1 Análse de Regressão método estatístco que utlza relação entre duas ou mas varáves de modo que uma varável pode ser estmada (ou predta) a partr da outra ou das outras Neter, J. et al. Appled Lnear Statstcal Models. McGraw Hll,

2 A presença ou ausênca de relação lnear pode ser nvestgada sob dos pontos de vsta: a) Quantfcando a força dessa relação: correlação. b) Explctando a forma dessa relação: regressão. Representação gráfca de duas varáves quanttatvas: Dagrama de dspersão

3 Relação funconal x Correlação As varáves podem possur dos tpos de relações: Funconal: a relação é expressa por uma fórmula matemátca: = f() Ex: relação entre o perímetro (P) e o lado de um quadrado (L) Perímetro P = 4 L y = 4x Lado do Quadrado Todos os pontos caem na curva da relação funconal

4 Correlação: não há uma relação perfeta como no caso da relação funconal. As observações em geral não caem exatamente na curva da relação. Ex: relação entre o peso (P) e a altura (A) de uma pessoa Peso (kg Altura (cm) A exstênca de uma relação estatístca entre a varável dependente e a varável ndependente não mplca que dependa de, ou que exsta uma relação de causa-efeto entre e.

5 Exemplo 1: Um pscólogo está nvestgando a relação entre o tempo que um ndvíduo leva para reagr a um estímulo vsual () com o sexo (W), dade () e acudade vsual (Z, medda em porcentagem) Correlação entre e = 0,768

6 Análse de regressão: metodologa estatístca que estuda (modela) a relação entre duas ou mas varáves 1. Tempo de reação varável dependente ou resposta dade varável ndependente modelo de regressão lnear smples 2. Tempo de reação varável dependente ou resposta sexo, dade, acudade vsual var. ndependentes modelo de regressão lnear múltpla

7 Medda de Assocação r = 0,9 r = 0,3 r = 0 Coefcente de Correlação (de Pearson) mede o grau de relação lnear entre e r = - 0,9

8 Coefcente de Correlação Interpretações errôneas dos coefcentes de correlação 1. Um alto coefcente de correlação nem sempre ndca que a equação de regressão estmada está bem ajustada aos dados.?? Σ Σ = 1 + y y ᄈ 0 = + x x ᄈ 0 1

9 Coefcente de Correlação Interpretações errôneas dos coefcentes de correlação 1. Um coefcente de correlação próxmo de zero nem sempre ndca que e não são relaconadas. A B

10 Análse de Regressão 1. Determnar como duas ou mas varáves se relaconam. 2. Estmar a função que determna a relação entre as varáves. 3. Usar a equação ajustada para prever valores da varável dependente. Regressão Lnear Smples = β 0 + β 1 + ξ ( ξ ) = ( ξ ) E 0 Var = σ ( ξ ξ j ) 2 COV, = 0 ᄈ j

11 Modelo de Regressão Lnear Smples ξ E() = β 0 + β 1 β 1 Coefcente angular β 0 Erro Aleatóro = β + β + ξ 0 1 Varável Dependente Varável Independente

12 Estmação dos parâmetros Em geral não se conhece os valores de β 0, β 1 e σ 2 Eles podem ser estmados através de dados obtdos por amostras. O método utlzado na estmação dos parâmetros é o método dos mínmos quadrados, o qual consdera os desvos dos de seu valor esperado: ξ = (β 0 + β 1 ) Em partcular, o método dos mínmos quadrados requer que consderemos a soma dos n desvos quadrados, denotado por Q: Q n [ β 0 β1 = 1 = ] 2

13 Estmação dos parâmetros Estmação dos parâmetros De acordo com o método dos mínmos quadrados, os estmadores de β 0 e β 1 são aqueles, denotados por b 0 e b 1, que tornam mínmo o valor de Q. Dervando ] [ n Q β β β = = n Q ] [ β β β = = ) ( ) )( ( b n n = = = b b 1 0 = e b b E ˆ ˆ ) ( = + = + = β β (resíduo) Igualando-se essas equações a zero obtém-se os valores b 0 e b 1 que mnmzam Q:

14 Propredades da equação de regressão 1) n = 1 e = 0 n 2) é mínma = 1 2 e 3) n = 1 n = ˆ = 1 4) A reta de regressão passa sempre pelo ponto (, )

15 No exemplo: n=20, Σy = 2150, Σx =600, Σx y =65400, Σx 2 =19000 ˆ ,5 β = = 0, α ˆ = 107,50 0,90.30 = 80,50 ŷ = 80,50 + 0,90x Interpretação: Para um aumento de 1 ano na dade, o tempo médo de reação aumenta 0,90. Podemos prever, por exemplo, o tempo médo de reação para pessoas de 20 anos ŷ (20) = 80,50 + 0,90.20 = 98, 50

16 ŷ (25) = 103 ŷ(30) = 107,50 ŷ(35) = 112 ŷ(40) = 116,5 Vantagem: permte estmar o tempo médo de reação para dades não observadas ŷ (33) = 80,50 + 0,90.33 = 110, Regresson Plot = 80,5 + 0,9 R-Sq = 59,0 %

17 Dagrama de dspersão Podemos notar que, conforme aumenta a taxa de analfabetsmo (), a taxa de crmnaldade () tende a aumentar. Nota-se também uma tendênca lnear. Correlação entre e : 0,702

18 a reta ajustada é: ^ : : valor predto para a taxa de crmnaldade taxa de analfabetsmo Interpretação de b: Para um aumento de uma undade na taxa do analfabetsmo (), a taxa de crmnaldade () aumenta, em méda, 4,257 undades.

19 Grafcamente, temos Como desenhar a reta no gráfco?

20 Exemplo 3: expectatva de vda e analfabetsmo Consdere as duas varáves observadas em 50 estados norte-amercanos. : expectatva de vda : taxa de analfabetsmo

21 Dagrama de dspersão Podemos notar que, conforme aumenta a taxa de analfabetsmo (), a expectatva de vda () tende a dmnur. Nota-se também uma tendênca lnear. Correlação entre e :- 0,59

22 a reta ajustada é: ^ : : valor predto para a expectatva de vda taxa de analfabetsmo Interpretação de b: Para um aumento de uma undade na taxa do analfabetsmo (), a expectatva de vda () dmnu, em méda, 1,296 anos.

23 Grafcamente, temos

24 Resíduos Resíduo é a dferença entre o valor observado e o valor ajustado pela reta, sto é, - ^ Para verfcar a adequação do ajuste deve-se fazer uma análse dos resíduos.

25

26 Análse de Resíduos ˆ = 0,9983 R 2 = 0, , = 0, ,1306 R 2 = 0, Resíduos Resíduo = e = ˆ

27 Análse de Resíduos ˆ = 0, ,1306 R 2 = R0, = 0,9496 Resíduos Padronzado Resíduo Padronzado = e MQRes

28 Análse de Resíduos Resíduos Padronzados deal Resíduos Padronzados Resíduos Padronzados outler σ 2 não constante Resíduos Padronzados Resíduos Padronzados não ndependênca tempo não lneardade

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRG Insttuto de Matemátca

Leia mais

Contabilometria. Aula 8 Regressão Linear Simples

Contabilometria. Aula 8 Regressão Linear Simples Contalometra Aula 8 Regressão Lnear Smples Orgem hstórca do termo Regressão Le da Regressão Unversal de Galton 1885 Galton verfcou que, apesar da tendênca de que pas altos tvessem flhos altos e pas axos

Leia mais

Análise de Regressão. Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA

Análise de Regressão. Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA Análse de Regressão Profa Alcone Mranda dos Santos Departamento de Saúde Públca UFMA Introdução Uma das preocupações estatístcas ao analsar dados, é a de crar modelos que explctem estruturas do fenômeno

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Constata-se, freqüentemente, a estênca de uma relação entre duas (ou mas) varáves. Se tal relação é de natureza quanttatva, a correlação é o nstrumento adequado para descobrr e medr

Leia mais

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR

1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR 1 CORRELAÇÃO E REGREÃO LINEAR Quando deseja-se estudar se exste relação entre duas varáves quanttatvas, pode-se utlzar a ferramenta estatístca da Correlação Lnear mples de Pearson Quando essa correlação

Leia mais

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear Estatístca II Antono Roque Aula 18 Regressão Lnear Quando se consderam duas varáves aleatóras ao mesmo tempo, X e Y, as técncas estatístcas aplcadas são as de regressão e correlação. As duas técncas estão

Leia mais

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EPERIMENTOS Professor: Rodrgo A. Scarpel rodrgo@ta.br www.mec.ta.br/~rodrgo Prncípos de cração de modelos empírcos: Modelos (matemátcos, lógcos, ) são comumente utlzados na

Leia mais

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1. Obtenha os estmadores dos coefcentes lnear e angular de um modelo de regressão lnear smples utlzando o método

Leia mais

Capítulo 1. Exercício 5. Capítulo 2 Exercício

Capítulo 1. Exercício 5. Capítulo 2 Exercício UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS CIÊNCIAS ECONÔMICAS ECONOMETRIA (04-II) PRIMEIRA LISTA DE EXERCÍCIOS Exercícos do Gujarat Exercíco 5 Capítulo Capítulo Exercíco 3 4 5 7 0 5 Capítulo 3 As duas prmeras demonstrações

Leia mais

Métodos Experimentais em Ciências Mecânicas

Métodos Experimentais em Ciências Mecânicas Métodos Expermentas em Cêncas Mecâncas Professor Jorge Luz A. Ferrera Sumáro.. Dagrama de Dspersão. Coefcente de Correlação Lnear de Pearson. Flosofa assocada a medda da Estatstca. este de Hpótese 3. Exemplos.

Leia mais

PRESSUPOSTOS DO MODELO DE REGRESSÃO

PRESSUPOSTOS DO MODELO DE REGRESSÃO PREUPOTO DO MODELO DE REGREÃO A aplcação do modelo de regressão lnear múltpla (bem como da smples) pressupõe a verfcação de alguns pressupostos que condensamos segudamente.. Os erros E são varáves aleatóras

Leia mais

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel MOQ-4 PROJETO e ANÁLISE de EPERIMENTOS Professor: Rodrgo A. Scarpel rodrgo@ta.br www.mec.ta.br/~rodrgo Programa do curso: Semana Conteúdo Apresentação da dscplna. Prncípos de modelos lneares de regressão.

Leia mais

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma

Redução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma Redução dos Dados Júlo Osóro Meddas Característcas da Dstrbução Tendênca Central (Localzação) Varação (Dspersão) Forma 1 Meddas Característcas da Dstrbução Meddas Estatístcas Tendênca Central Dspersão

Leia mais

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de

Leia mais

Tipo tratamento idade Tipo tratamento sexo

Tipo tratamento idade Tipo tratamento sexo Modelos de Regressão em Saúde Rejane Sobrno Pnhero Tâna Zdenka Gullén de Torres Modelos de Regressão Famíla de técncas estatístcas város fatores meddos (predtor, covarável, varável ndependente) relaconados

Leia mais

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão

Leia mais

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios Algarsmos Sgnfcatvos Propagação de Erros ou Desvos L1 = 1,35 cm; L = 1,3 cm; L3 = 1,30 cm L4 = 1,4 cm; L5 = 1,7 cm. Qual destas meddas está correta? Qual apresenta algarsmos com sgnfcado? O nstrumento

Leia mais

INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

INSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO Área Centfca Curso Matemátca Engenhara Electrotécnca º Semestre º 00/0 Fcha nº 9. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas

Leia mais

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência. MODELO DE REGRESSÃO DE COX Os modelos de regressão paramétrcos vstos anterormente exgem que se suponha uma dstrbução estatístca para o tempo de sobrevvênca. Contudo esta suposção, caso não sea adequada,

Leia mais

AEP FISCAL ESTATÍSTICA

AEP FISCAL ESTATÍSTICA AEP FISCAL ESTATÍSTICA Módulo 11: Varáves Aleatóras (webercampos@gmal.com) VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 1. Conceto de Varáves Aleatóras Exemplo: O expermento consste no lançamento de duas moedas: X: nº de caras

Leia mais

Modelo linear normal com erros heterocedásticos. O método de mínimos quadrados ponderados

Modelo linear normal com erros heterocedásticos. O método de mínimos quadrados ponderados Modelo lnear normal com erros heterocedástcos O método de mínmos quadrados ponderados Varâncas homogêneas Varâncas heterogêneas y y x x Fgura 1 Ilustração da dstrbução de uma varável aleatóra y (condconal

Leia mais

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear Probabldade e Estatístca Correlação e Regressão Lnear Correlação Este uma correlação entre duas varáves quando uma delas está, de alguma forma, relaconada com a outra. Gráfco ou Dagrama de Dspersão é o

Leia mais

PARTE 1. 1. Apresente as equações que descrevem o comportamento do preço de venda dos imóveis.

PARTE 1. 1. Apresente as equações que descrevem o comportamento do preço de venda dos imóveis. EXERCICIOS AVALIATIVOS Dscplna: ECONOMETRIA Data lmte para entrega: da da 3ª prova Valor: 7 pontos INSTRUÇÕES: O trabalho é ndvdual. A dscussão das questões pode ser feta em grupo, mas cada aluno deve

Leia mais

Gabarito da Lista de Exercícios de Econometria I

Gabarito da Lista de Exercícios de Econometria I Gabarto da sta de Exercícos de Econometra I Professor: Rogéro lva Mattos Montor: eonardo enrque A. lva Questão Y X y x xy x ŷ ˆ ˆ y ŷ (Y - Y ) (X - X ) (Ŷ - Y ) 360 00-76 -00 35.00 40.000 36-4 30.976 3076

Leia mais

Elementos de Estatística e Probabilidades II

Elementos de Estatística e Probabilidades II Elementos de Estatístca e Probabldades II Varáves e Vetores Aleatóros dscretos Inês Das 203 O prncpal objetvo da deste documento é fornecer conhecmentos báscos de varáves aleatóras dscretas e pares aleatóros

Leia mais

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA INSTITUTO DE CIÊNCIAS EATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

Leia mais

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos

Curso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos Curso de extensão, MMQ IFUSP, feverero/4 Alguns exercíco báscos I Exercícos (MMQ) Uma grandeza cujo valor verdadero x é desconhecdo, fo medda três vezes, com procedmentos expermentas dêntcos e, portanto,

Leia mais

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha)

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha) Estatístca p/ Admnstração II - Profª Ana Cláuda Melo Undade : Probabldade Aula: 3 Varável Aleatóra. Varáves Aleatóras Ao descrever um espaço amostral de um expermento, não especfcamos que um resultado

Leia mais

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1

FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1 FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 1 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas

Leia mais

AULA 4. Segundo Quartil ( Q observações são menores que ele e 50% são maiores.

AULA 4. Segundo Quartil ( Q observações são menores que ele e 50% são maiores. Estatístca Aplcada à Engenhara AULA 4 UNAMA - Unversdade da Amazôna.8 MEDIDA EPARATRIZE ão valores que separam o rol (os dados ordenados) em quatro (quarts), dez (decs) ou em cem (percents) partes guas.

Leia mais

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07

Estatística I Licenciatura MAEG 2006/07 Estatístca I Lcencatura MAEG 006/07 AMOSTRAGEM. DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM.. Em determnada unversdade verfca-se que 30% dos alunos têm carro. Seleccona-se uma amostra casual smples de 0 alunos. a) Qual

Leia mais

2 Incerteza de medição

2 Incerteza de medição 2 Incerteza de medção Toda medção envolve ensaos, ajustes, condconamentos e a observação de ndcações em um nstrumento. Este conhecmento é utlzado para obter o valor de uma grandeza (mensurando) a partr

Leia mais

ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO

ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO ANÁLISE DA VARIÂNCIA DA REGRESSÃO PROCEDIMENTO GERAL DE REGRESSÃO Em um modelo de análse de varânca, como no DIA, o fator em estudo pode ser quanttatvo ou qualtatvo. FATOR QUANTITATIVO: é aquele cujos

Leia mais

CAPÍTULO 9 REGRESSÃO LINEAR PPGEP REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES UFRGS. Regressão Linear Simples

CAPÍTULO 9 REGRESSÃO LINEAR PPGEP REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES REGRESSÃO LINEAR SIMPLES UFRGS. Regressão Linear Simples CAPÍTULO 9 REGREÃO LINEAR IMPLE REGREÃO LINEAR IMPLE UFRG Em mutos problemas há duas ou mas varáves que são relaconadas, e pode ser mportante modelar essa relação. Por exemplo, a resstênca à abrasão de

Leia mais

Programa de Certificação de Medidas de um laboratório

Programa de Certificação de Medidas de um laboratório Programa de Certfcação de Meddas de um laboratóro Tratamento de dados Elmnação de dervas Programa de calbração entre laboratóros Programa nterno de calbração justes de meddas a curvas Tratamento dos resultados

Leia mais

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16%

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16% Análse de Rsco 1 RISCO Rsco possbldade de perda. Quanto maor a possbldade, maor o rsco. Exemplo: Empresa X va receber $ 1.000 de uros em 30 das com títulos do governo. A empresa Y pode receber entre $

Leia mais

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011

PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011 Instruções: PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 00/0 Cada uestão respondda corretamente vale (um) ponto. Cada uestão respondda ncorretamente vale - (menos um) ponto. Cada uestão

Leia mais

Análise de Regressão Linear Múltipla VII

Análise de Regressão Linear Múltipla VII Análse de Regressão Lnear Múltpla VII Aula 1 Hej et al., 4 Seções 3. e 3.4 Hpótese Lnear Geral Seja y = + 1 x 1 + x +... + k x k +, = 1,,..., n. um modelo de regressão lnear múltpla, que pode ser escrto

Leia mais

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média. Estatístca Dscplna de Estatístca 0/ Curso de Admnstração em Gestão Públca Profª. Me. Valéra Espíndola Lessa e-mal: lessavalera@gmal.com Meddas de Dspersão Indcam se os dados estão, ou não, prómos uns dos

Leia mais

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média. Estatístca Dscplna de Estatístca 0/ Curso Superor de tecnólogo em Gestão Ambental Profª. Me. Valéra Espíndola Lessa e-mal: lessavalera@gmal.com Meddas de Dspersão Indcam se os dados estão, ou não, prómos

Leia mais

Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø.

Professor Mauricio Lutz REGRESSÃO LINEAR SIMPLES. Vamos, então, calcular os valores dos parâmetros a e b com a ajuda das formulas: ö ; ø. Professor Maurco Lutz 1 EGESSÃO LINEA SIMPLES A correlação lear é uma correlação etre duas varáves, cujo gráfco aproma-se de uma lha. O gráfco cartesao que represeta essa lha é deomado dagrama de dspersão.

Leia mais

AULA EXTRA Análise de Regressão Logística

AULA EXTRA Análise de Regressão Logística 1 AULA EXTRA Análse de Regressão Logístca Ernesto F. L. Amaral 13 de dezembro de 2012 Metodologa de Pesqusa (DCP 854B) VARIÁVEL DEPENDENTE BINÁRIA 2 O modelo de regressão logístco é utlzado quando a varável

Leia mais

R X. X(s) Y Y(s) Variáveis aleatórias discretas bidimensionais

R X. X(s) Y Y(s) Variáveis aleatórias discretas bidimensionais 30 Varáves aleatóras bdmensonas Sea ε uma experênca aleatóra e S um espaço amostral assocado a essa experênca. Seam X X(s) e Y Y(s) duas funções cada uma assocando um número real a cada resultado s S.

Leia mais

Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.

Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento. Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.r http://www.pucrs.r/famat/val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relacoadas e surge etão a ecessdade de determar a atureza deste relacoameto. A aálse de regressão

Leia mais

Correlação. Frases. Roteiro. 1. Coeficiente de Correlação 2. Interpretação de r 3. Análise de Correlação 4. Aplicação Computacional 5.

Correlação. Frases. Roteiro. 1. Coeficiente de Correlação 2. Interpretação de r 3. Análise de Correlação 4. Aplicação Computacional 5. Correlação Frases Uma probabldade razoável é a únca certeza Samuel Howe A experênca não permte nunca atngr a certeza absoluta. Não devemos procurar obter mas que uma probabldade. Bertrand Russel Rotero

Leia mais

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva

CAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva INF 16 Prof. Luz Alexandre Peternell CAPÍTULO - Estatístca Descrtva Exercícos Propostos 1) Consderando os dados amostras abaxo, calcular: méda artmétca, varânca, desvo padrão, erro padrão da méda e coefcente

Leia mais

Análise de influência

Análise de influência Análse de nfluênca Dzemos que uma observação é nfluente caso ela altere, de forma substancal, alguma propredade do modelo ajustado (como as estmatvas dos parâmetros, seus erros padrões, valores ajustados...).

Leia mais

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas 3.6. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

Prof. Cláudio Serra, Esp. 1. Produção de Leite x índice Pluviométrico y = 0.8x R 2 =

Prof. Cláudio Serra, Esp. 1. Produção de Leite x índice Pluviométrico y = 0.8x R 2 = Análse de Regressão Cap.. Introdução Análse de regressão é uma técnca de modelagem utlzada para analsar a relação entre uma varável dependente () e uma ou mas varáves ndependentes,, 3,..., n. O ojetvo

Leia mais

(B) Considere X = antes e Y = depois e realize um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados.

(B) Considere X = antes e Y = depois e realize um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados. INF 6 Notas de aula sujeto a correções Prof. Luz Alexandre Peternell (B) Consdere X antes e Y depos e realze um teste t para dados pareados e um teste da ANOVA de um DBC com 5 blocos. Compare os resultados.

Leia mais

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 014 Estatístca Descrtva e Análse Exploratóra Etapas ncas. Utlzadas para descrever e resumr os dados. A dsponbldade de uma grande quantdade de dados e de

Leia mais

Y X Baixo Alto Total Baixo 1 (0,025) 7 (0,175) 8 (0,20) Alto 19 (0,475) 13 (0,325) 32 (0,80) Total 20 (0,50) 20 (0,50) 40 (1,00)

Y X Baixo Alto Total Baixo 1 (0,025) 7 (0,175) 8 (0,20) Alto 19 (0,475) 13 (0,325) 32 (0,80) Total 20 (0,50) 20 (0,50) 40 (1,00) Bussab&Morettn Estatístca Básca Capítulo 4 Problema. (b) Grau de Instrução Procedênca º grau º grau Superor Total Interor 3 (,83) 7 (,94) (,) (,33) Captal 4 (,) (,39) (,) (,3) Outra (,39) (,7) (,) 3 (,3)

Leia mais

Econometria: 3 - Regressão Múltipla

Econometria: 3 - Regressão Múltipla Ecoometra: 3 - Regressão Múltpla Prof. Marcelo C. Mederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. Marco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo de regressão

Leia mais

7 Análise de covariância (ANCOVA)

7 Análise de covariância (ANCOVA) Plejameto de Expermetos II - Adlso dos Ajos 74 7 Aálse de covarâca (ANCOVA) 7.1 Itrodução Em algus expermetos, pode ser muto dfícl e até mpossível obter udades expermetas semelhtes. Por exemplo, pode-se

Leia mais

Aplicando o método de mínimos quadrados ordinários, você encontrou o seguinte resultado: 1,2

Aplicando o método de mínimos quadrados ordinários, você encontrou o seguinte resultado: 1,2 Econometra - Lsta 3 - Regressão Lnear Múltpla Professores: Hedbert Lopes, Prscla Rbero e Sérgo Martns Montores: Gustavo Amarante e João Marcos Nusdeo QUESTÃO 1. Você trabalha na consultora Fazemos Qualquer

Leia mais

Teoria da Regressão Espacial Aplicada a. Sérgio Alberto Pires da Silva

Teoria da Regressão Espacial Aplicada a. Sérgio Alberto Pires da Silva Teora da Regressão Espacal Aplcada a Modelos Genércos Sérgo Alberto Pres da Slva ITENS DE RELACIONAMENTOS Tópcos Báscos da Regressão Espacal; Banco de Dados Geo-Referencados; Modelos Genércos Robustos;

Leia mais

Notas Processos estocásticos. Nestor Caticha 23 de abril de 2012

Notas Processos estocásticos. Nestor Caticha 23 de abril de 2012 Notas Processos estocástcos Nestor Catcha 23 de abrl de 2012 notas processos estocástcos 2 O Teorema de Perron Frobenus para matrzes de Markov Consdere um processo estocástco representado por um conunto

Leia mais

ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 014 Estatístca Descrtva e Análse Exploratóra Etapas ncas. Utlzadas para descrever e resumr os dados. A dsponbldade de uma grande quantdade de dados e de métodos

Leia mais

Estudo e Previsão da Demanda de Energia Elétrica. Parte II

Estudo e Previsão da Demanda de Energia Elétrica. Parte II Unversdade Federal de Paraná Setor de Tecnologa Departamento de Engenhara Elétrca Estudo e Prevsão da Demanda de Energa Elétrca Parte II Prof: Clodomro Unshuay-Vla Etapas de um Modelo de Prevsão Objetvo

Leia mais

Análise de Variância. Comparação de duas ou mais médias

Análise de Variância. Comparação de duas ou mais médias Análse de Varânca Comparação de duas ou mas médas Análse de varânca com um fator Exemplo Um expermento fo realzado para se estudar dabetes gestaconal. Desejava-se avalar o comportamento da hemoglobna (HbA)

Leia mais

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO

Professor Mauricio Lutz CORRELAÇÃO Professor Maurco Lutz 1 CORRELAÇÃO Em mutas stuações, torna-se nteressante e útl estabelecer uma relação entre duas ou mas varáves. A matemátca estabelece város tpos de relações entre varáves, por eemplo,

Leia mais

CAP. V AJUSTE DE CURVAS PELO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS

CAP. V AJUSTE DE CURVAS PELO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS CAP. V AJUSTE DE CURVAS PELO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS No caítulo ateror estudamos uma forma de ldar com fuções matemátcas defdas or taelas de valores. Frequetemete, estas taelas são otdas com ase em

Leia mais

Identidade dos parâmetros de modelos segmentados

Identidade dos parâmetros de modelos segmentados Identdade dos parâmetros de modelos segmentados Dana Campos de Olvera Antono Polcarpo Souza Carnero Joel Augusto Munz Fabyano Fonseca e Slva 4 Introdução No Brasl, dentre os anmas de médo porte, os ovnos

Leia mais

D = POLINÔMIO INTERPOLADOR DE NEWTON 1) DIFERENÇAS DIVIDIDAS 1.1) DIFERENÇAS DIVIDIDAS ORDINÁRIAS (D) Sejam n+1 pontos de uma função y = f(x):

D = POLINÔMIO INTERPOLADOR DE NEWTON 1) DIFERENÇAS DIVIDIDAS 1.1) DIFERENÇAS DIVIDIDAS ORDINÁRIAS (D) Sejam n+1 pontos de uma função y = f(x): POLINÔMIO INTERPOLAOR E NEWTON ) IFERENÇAS IVIIAS.) IFERENÇAS IVIIAS ORINÁRIAS () Sejam n pontos de uma função f():... n f( )... n - ferença dvdda de ordem zero: n n M - ferença dvdda de ordem um: M M

Leia mais

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear

Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear Probabldade e Estatístca Correlação e Regressão Lnear Varáves Varável: característcas ou tens de nteresse de cada elemento de uma população ou amostra Também chamada parâmetro, posconamento, condção...

Leia mais

NOTA II TABELAS E GRÁFICOS

NOTA II TABELAS E GRÁFICOS Depto de Físca/UFMG Laboratóro de Fundamentos de Físca NOTA II TABELAS E GRÁFICOS II.1 - TABELAS A manera mas adequada na apresentação de uma sére de meddas de um certo epermento é através de tabelas.

Leia mais

Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09

Estatística - exestatmeddisper.doc 25/02/09 Estatístca - exestatmeddsper.doc 5/0/09 Meddas de Dspersão Itrodução ão meddas estatístcas utlzadas para avalar o grau de varabldade, ou dspersão, dos valores em toro da méda. ervem para medr a represetatvdade

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS DEPARTAMENTO DE ECONOMIA RURAL. ERU ECONOMETRIA I Segundo Semestre/2010

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS DEPARTAMENTO DE ECONOMIA RURAL. ERU ECONOMETRIA I Segundo Semestre/2010 UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS DEPARTAMENTO DE ECONOMIA RURAL ERU 66 - ECONOMETRIA I Segundo Semestre/010 AULA PRÁTICA N o 3- Dados em Panel Ana Carolna Campana Nascmento Fernanda

Leia mais

Econometria II. Painel (1ª Diferenças, Efeitos Fixos e escolha entre estimadores de painel)

Econometria II. Painel (1ª Diferenças, Efeitos Fixos e escolha entre estimadores de painel) Eco montora Leandro Anazawa Econometra II Este não é um resumo extensvo. O ntuto deste resumo é de servr como gua para os seus estudos. Procure desenvolver as contas e passos apresentados em sala de aula.

Leia mais

Representação e Descrição de Regiões

Representação e Descrição de Regiões Depos de uma magem ter sdo segmentada em regões é necessáro representar e descrever cada regão para posteror processamento A escolha da representação de uma regão envolve a escolha dos elementos que são

Leia mais

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 4 Regressão Linear

ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11. EXERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 4 Regressão Linear ESTATÍSTICA MULTIVARIADA 2º SEMESTRE 2010 / 11 EERCÍCIOS PRÁTICOS - CADERNO 4 Regressão Lnear 4. EERCÍCIOS PARA RESOLVER NAS AULAS 4.1. O gestor de marketng duma grande cadea de supermercados quer determnar

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves

Leia mais

Econometria: 4 - Regressão Múltipla em Notação Matricial

Econometria: 4 - Regressão Múltipla em Notação Matricial Ecoometra: 4 - Regressão últpla em Notação atrcal Prof. arcelo C. ederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. arco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo

Leia mais

Regressão e Correlação Linear

Regressão e Correlação Linear Probabldade e Estatístca I Antono Roque Aula 5 Regressão e Correlação Lnear Até o momento, vmos técncas estatístcas em que se estuda uma varável de cada vez, estabelecendo-se sua dstrbução de freqüêncas,

Leia mais

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº2: Distribuições Bidimensionais

Universidade da Beira Interior Departamento de Matemática. Ficha de exercícios nº2: Distribuições Bidimensionais Ano lectvo: 2006/2007 Unversdade da Bera Interor Departamento de Matemátca ESTATÍSTICA Fcha de exercícos nº2: Dstrbuções Bdmensonas Curso: Cêncas do Desporto 1. Consdere a segunte tabela de contngênca:

Leia mais

REGRESSÃO LINEAR Parte I. Flávia F. Feitosa

REGRESSÃO 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 mais

Exercícios Selecionados de Econometria para Concursos Públicos

Exercícios Selecionados de Econometria para Concursos Públicos 1 Exercícios Selecionados de Econometria para Concursos Públicos 1. Regressão Linear Simples... 2 2. Séries Temporais... 17 GABARITO... 20 2 1. Regressão Linear Simples 01 - (ESAF/Auditor Fiscal da Previdência

Leia mais

Regressão Descontínua

Regressão Descontínua Ténas Eonométras para Avalação de Impato Regressão esontína Glherme Issam Hrata Centro Internaonal de Pobreza (IPC/PNU) Brasíla, 11 de jnho de 2008. Introdção Estamos nteressados no efeto asal de sobre

Leia mais

Análise Descritiva com Dados Agrupados

Análise Descritiva com Dados Agrupados Análse Descrtva com Dados Agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas descrtvas

Leia mais

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO Quado se cosderam oservações de ou mas varáves surge um poto ovo: O estudo das relações porvetura estetes etre as varáves. A aálse de regressão e correlação compreedem

Leia mais

Tânia Lucia Hojo (UFMG) Sueli Aparecida Mingoti (UFMG)

Tânia Lucia Hojo (UFMG) Sueli Aparecida Mingoti (UFMG) Modelos de equações estruturas: uma avalação dos métodos de máxma verossmlhança, mínmos quadrados ordnáros e mínmos quadrados parcas usados na estmação de parâmetros do modelo. Tâna Luca Hojo (UFMG) hojo@est.mest.ufmg.br

Leia mais

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO

DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO 1 Um modelo lnear generalzado é defndo pelos seguntes três componentes: Componente aleatóro; Componente sstemátco; Função de lgação; Componente aleatóro: Um conjunto

Leia mais

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características Experênca (aulas 08 e 09) Curvas característcas 1. Objetvos 2. Introdução 3. Procedmento expermental 4. Análse de dados 5. Referêncas 1. Objetvos Como no expermento anteror, remos estudar a adequação de

Leia mais

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076

NOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076 5. COMPONENTES PRINCIPAIS 5. Introdução A análse de Comonentes Prncas está relaconada com a exlcação da estrutura de covarânca or meo de oucas combnações lneares das varáves orgnas em estudo, ou sea, rocura

Leia mais

O que heterocedasticidade? Heterocedasticidade. Por que se preocupar com heterocedasticidade? Exemplo de heterocedasticidade.

O que heterocedasticidade? Heterocedasticidade. Por que se preocupar com heterocedasticidade? Exemplo de heterocedasticidade. Heterocedastcdade y = β 0 + β + β + β k k + u O que heterocedastcdade? Lembre-se da hpótese de homocedastcdade: condconal às varáves eplcatvas, a varânca do erro, u, é constante Se sso não for verdade,

Leia mais

Medidas e resultados em um experimento.

Medidas e resultados em um experimento. Meddas e resultados em um expermento. I- Introdução O estudo de um fenômeno natural do ponto de vsta expermental envolve algumas etapas que, mutas vezes, necesstam de uma elaboração préva de uma seqüênca

Leia mais

TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS

TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS TABELAS E GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS ALEATÓRIAS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS Varável Qualquer característca assocada a uma população Classfcação de varáves Qualtatva { Nomnal sexo, cor dos olhos Ordnal Classe

Leia mais

Uso dos gráficos de controle da regressão no processo de poluição em uma interseção sinalizada

Uso dos gráficos de controle da regressão no processo de poluição em uma interseção sinalizada XXIII Encontro Nac. de Eng. de Produção - Ouro Preto, MG, Brasl, 1 a 4 de out de 003 Uso dos gráfcos de controle da regressão no processo de polução em uma nterseção snalzada Luz Delca Castllo Vllalobos

Leia mais

8.16. Experimentos Fatoriais e o Fatorial Fracionado

8.16. Experimentos Fatoriais e o Fatorial Fracionado 8.6. Expermentos Fatoras e o Fatoral Fraconado Segundo Kng (995) os arranos fatoras e fatoral fraconado estão dentre os arranos mas usados em expermentos ndustras. Veremos aqu alguns casos mas geras e

Leia mais

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo:

A redução na pressão sangüínea (mm Hg) em um período de quatro semanas observadas em cães experimentais está tabulada abaixo: UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E VETERINÁRIAS CAMPUS DE JABOTICABAL ª PROVA DE ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL - MEDICINA VETERINÁRIA NOME: DATA / / ª QUESTÃO (,): A redução da

Leia mais

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo 5. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

Regressão Logística Aplicada aos Casos de Sífilis Congênita no Estado do Pará

Regressão Logística Aplicada aos Casos de Sífilis Congênita no Estado do Pará Regressão Logístca Aplcada aos Casos de Sífls Congênta no Estado do Pará Crstane Nazaré Pamplona de Souza 1 Vanessa Ferrera Montero 1 Adrlayne dos Res Araújo 2 Edson Marcos Leal Soares Ramos 2 1 Introdução

Leia mais

Módulo 2 AVALIAÇÃO DA DEMANDA EM TRANSPORTES

Módulo 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 mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE 071 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR. Cesar Augusto Taconeli

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE 071 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR. Cesar Augusto Taconeli UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA CE 7 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR Cesar Augusto Taconel Curtba-PR . INTRODUÇÃO Taconel, C.A. Análse de Regressão Lnear Ao se tratar da relação

Leia mais

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

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 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 mais

F = O modelo de Regressão Múltipla Geral é dado por: Y i = β 1 + β 2 X 1i + β 3 X 2i + +β k X ki + U i Para testar a hipótese nula de que: H

F = O modelo de Regressão Múltipla Geral é dado por: Y i = β 1 + β 2 X 1i + β 3 X 2i + +β k X ki + U i Para testar a hipótese nula de que: H Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Nem sempre se quer testar os coefcentes ndvduas da regressão. Pode ser necessáro e é convenente testar o modelo como um todo, sto é testar

Leia mais

Estatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão

Estatística Descritiva. Medidas estatísticas: Localização, Dispersão Estatístca Descrtva Meddas estatístcas: Localzação, Dspersão Meddas estatístcas Localzação Dspersão Meddas estatístcas - localzação Méda artmétca Dados ão agrupados x x Dados dscretos agrupados x f r x

Leia mais

Classificação de Padrões

Classificação de Padrões Classfcação de Padrões Introdução Classfcadores Paramétrcos Classfcadores Sem-paramétrcos Redução da Dmensonaldade Teste de Sgnfcânca 6.345 Sstema de Reconhecmento de Voz Teora Acústca da Produção de Voz

Leia mais

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO Quado se cosderam oservações de ou mas varáves surge um poto ovo: O estudo das relações porvetura estetes etre as varáves A aálse de regressão e correlação compreedem

Leia mais