Regressão e Correlação
|
|
- Antônio Flores Amado
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Regressão e Correlação Júlo Osóro Regressão & Correlação: geeraldades Em mutas stuações de pesqusa cetífca, dspomos de uma amostra aleatóra de pares de dados (x, ), resultates da medda cocomtate de duas varáves ( e ) supostamete com dstrbução ormal. Dos objectvos podem etão teressar: Averguar a exstêca (ou ão) de uma assocação etre e, e em caso afrmatvo, medr a força dessa assocação Aálse de Correlação. Estabelecer um modelo matemátco (equação) que permta descrever, predzer ou cotrolar (varável depedete ou de resposta) com base em (varável depedete ou predtora) Aálse de Regressão.
2 Regressão: Geeraldades Utlza-se a chamada Aálse de Regressão para aprecar a atureza da relação exstete etre duas ou mas varáves. Medate a sua aplcação, uma varável depedete ou de resposta () é relacoada com uma ou mas varáves depedetes ou predtoras ( s). O grade objectvo é estabelecer um modelo de regressão relacoado a varável depedete com uma ou mas de uma varáves depedetes. O modelo pode depos ser usado para descrever, fazer predções e cotrolar uma varável de teresse com base as varáves depedetes. A Aálse de Regressão exama a atureza e a tesdade da assocação etre varáves, mas ão pressupõe ou mplca a exstêca de qualquer relação de causaldade etre elas. Regressão: Tpos de Modelos Varável Predtora Modelos de Regressão ou Mas Varáves Predtoras Smples Múltpla Lear Não- Lear Lear Não- Lear Estudaremos apeas Modelos de Regressão Lear (Smples e Múltpla)
3 Regressão Lear Smples: Qual é o desafo? Como é que se pode traçar uma lha através desta uvem de potos? Como é que se pode achar a lha que melhor se ajusta aos dados? s O desafo a regressão é determar qual a lha que melhor se ajusta aos dados, sto é, uma lha de tal modo stuada a uvem de potos que mmze a dstâca de todos os potos à lha. Regressão Lear Smples: Recordado a Geometra... Qualquer lha recta pode ser descrta medate uma equação. A qualquer poto desta lha correspode um par de valores (x, ). e x estão relacoados pela equação a + b.x, sedo: b o declve da recta; a a tersecção a orgem (valor de quado 0). Declve varação em por varação utára em. Itersecção o exo dos s local ode lha cruza o exo das ordeadas (quado 0). 3
4 Regressão Lear Smples: Equações Leares a m + b + b b -tercept m Slope b Declve Varação Chage em a Itersecção o exo s Varação Chage em Regressão Lear Smples: Equações Leares Relação Lear Postva: cresce quado cresce. Lha de Regressão Itersecção a O declve b é postvo 4
5 Regressão Lear Smples: Equações Leares Relação Lear Negatva: decresce quado cresce. Itersecção a Lha de Regressão O declve b é egatvo Regressão Lear Smples: Equações Leares Relação Lear Iexstete: ão vara quado cresce. Itersecção a Lha de Regressão O declve é gual a 0 5
6 Regressão Lear Smples: O Modelo Itersecção os s Populacoal Varável Depedete (resposta) Declve Populacoal α + β. + ε Varável Idepedete (explcatva) Erro Aleatóro Regressão Lear Smples: O Processo de Estmatva Modelo de Regressão α + βx +ε ι Equação de Regressão E() α + βx Parametros Descohecdos α, β Dados da amostra: x.... x a ad b são estmatvas de α ad β Equação de Regressão Estmada a + b. x Estatístcos da Regressão a, b 6
7 Regressão Lear Smples: Crtéro dos Mímos Quadrados O Melhor Ajustameto da recta é atgdo quado o somatóro das dfereças etre o valor real de ( )e o valor predto pela regressão ( )for mímo. Mas como as dfereças postvas cotrabalaçam as egatvas, cosderam-se as dfereças elevadas ao quadrado: e erro O Crtéro dos Mímos Quadrados assume que o Melhor Ajustameto é cosegudo quado o Somatóro dos Quadrados das Dfereças ete o valor real e o valor predto ( erro ) é o mímo possível: m m e m erro Regressão Lear Smples: Crtéro dos Mímos Quadrados CMQ mmza e e + e + e e 3 a + b. x + e e e4 e e3 a + bx 7
8 8 bx a x b a Declve Amostral Itercepção Amostral bx a + bx a + Equação de Predção ( )( ) x x x x b ( )( ) x x x x b Regressão Lear Smples: Cálculo dos Coefcetes Regressão Lear Smples: Iterpretação dos Coefcetes Declve (b) Valor médo da varação ocorrete a varável de resposta () por cada varação utára () em. Itercepção em (a) Valor médo de quado 0.
9 Regressão Lear Smples: Premssas do Modelo Premssas que o termo do erro ε deve satsfazer o Modelo de Regressão: O erro ε é uma varável aleatóra com méda gual a zero (µ ε 0). A varâca de ε, aotada por σ ε, é a mesma para todos os valores da varável depedete (σ ε costate). Os valores de ε são depedetes. O erro ε é uma varável com dstrbução ormal. Regressão Lear Smples: Premssas do Modelo f(e) 9
10 Regressão Lear Smples: Teste da Sgfcâca A sgfcâca de uma regressão (adequação do modelo de predção) é estabelecda medate a realzação de um teste de hpóteses para determar se o valor de β é zero: H 0 : β 0 H : β 0 Dos tpos de teste podem ser realzados: Teste t Teste F Ambos os testes requerem uma estmatva da varâca do erro o modelo de regressão (σ ε ). Regressão Lear Smples: Decomposção da Varação Total Varação Total Observada a Varável de Resposta () Varação Explcada pela Regressão de sobre TOTAL Regressão Varação Resdual, devda a outros factores, ão explcada pela Regressão Erro 0
11 Regressão Lear Smples: Decomposção da Varação Total Total Σ ( - ) ( ) Erro Σ ( - ) a+ bx Regressão Σ ( - ) Regressão Lear Smples: Teste da Sgfcâca Cálculo das Somas de Quadrados de Desvos: Compoete Total Regressão Erro Fórmula de Defção ( _ ) ( _ ) ( ) Fórmula de Trabalho ( SPD Total ) ( ) Re gressão
12 Regressão Lear Smples: Teste F (ANOVA) Apreseta-se sob a forma de Quadro ANOVA: Compoete GL QM F amostra Regressão ( SPD ) Re gressão QM Re gressão QM Erro Erro Total Re gressão - Erro ( ) - Total Rejeta-se H 0 : β 0 se: Famostra > F α ( ) Regressão Lear Smples: Teste t de Studet Para se testar a sgfcâca com um teste t, calcula-se: t b, ode sb sb amostra QM Erro Rejeta-se H 0 : β 0 se: t amostra < t α ( ) ou t amostra > t α ( )
13 Regressão Lear Smples: Coefcete de Determação O coefcete de determação (r ) represeta a proporção de varação da varável de resposta () que é explcada pela sua regressão sobre : r Varação explcada Varação total Re gressão O coefcete de determação é gual ao quadrado do coefcete de correlação de Pearso: ( SPD) SPD Re gressão r Notar que 0 r. Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo Numa vestgação, medu-se a quatdade de Cálco radoactvo absorvdo através da parede de células vegetas suspeddas por um período varável de tempo uma solução de Cálco radoactvo. Regstaram-se os valores das duas varáves (tempo de permaêca a solução, quatdade de Ca radoactvo absorvda) em 7 repetções da experêca. Pretede-se: estabelecer a equação de predção do Ca absorvdo () a partr do tempo de permaêca a solução (); testar a sgfcâca do modelo (α 0,05); averguar a fracção de varação em que é explcada por. 3
14 Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo tempo de suspesão Cálco da célula a solução absorvdo (m.) (moles/mg) Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo x. ( 84,80).( 7,5773). SPD x 66, , x ( 84,80) 943, ,87667 x 7 x x 84,80 7,5773 6, , 688 Coefcetes: b SPD 64, ,43 678,87667 a bx,688 ( 0,43).( 6,844), 07 Equação de predção:,07 + 0,43. x 4
15 Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo x. ( 84,80).( 7,5773). SPD x 66, , s: Re gressão ( ) ( 64,69866) SPD 678, ,95667 x ( 84,80) 943, ,87667 x 7 ( 7,5773) 48,536 53, Erro Re 53, , ,988 gressão Quadro ANOVA: OV Regressão Erro Total 39, ,988 53,8655 GL 5 6 QM 39, ,599 F amostra 75,50 Coclusão: Como F amostra excede F 0,05 (/5) 4,4, rejeta-se H 0 : β 0, e coclu-se que o modelo de regressão ajustado é aproprado para fazer predções. Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo Teste t de Studet: t amostra b QM Erro 0,43 0, , ,689 Como t amostra se ecotra fora do tervalo de rejeção [-t 0,05 (5) -,06; + t 0,05 (5),06], rejetamos H 0 : β 0,e cocluímos que o modelo é adequado. Repare-se que (t amostra ) 75,50 F amostra,o que mostra a equvalêca dos dos processos de teste da sgfcâca da regressão. 5
16 Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo Coefcete de Determação: r Re gressão 39, , 75 53,8655 Isto sgfca que o tempo de permaêca a solução explca tato como 75% da varação que ocorre a quatdade de Ca radoactvo absorvdo pelas paredes das células vegetas. Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo Iterpretação dos coefcetes: b 0,43: Um acréscmo de muto o tempo de permaêca a solução provoca, em méda, um acréscmo de 0,43 moles/mg a quatdade de Ca radoactvo absorvdo. a,07: O valor médo da quatdade de Ca radoactvo presete as paredes das células ates de serem troduzdas a solução era da ordem dos,07 moles/mg. Realzação de predções: Qual é a quatdade de Ca radoactvo absorvdo predto para um tempo de permaêca de 9 mutos das paredes celulares a solução?,07 + 0,43. x,07 + ( 0,43)( 9) 3, moles / mg 6
17 Regressão Lear Smples: Exemplo Ilustratvo Correlação: geeraldades Respode à questão Quão forte é a relação etre as duas varáves e? Calcula-se o chamado Coefcete de Correlação, calmete proposto por Karl Pearso: Aota-se por r a ível da amostra e por ρ a ível da população. Toma valores do tervalo etre - e +. Mede o grau (força) da assocação. 7
18 Correlação: geeraldades Se represetarmos as duas varáves um referecal cartesao, a uvem de potos (dagrama de dspersão) reflecte a maor ou meor tedêca para os potos se dsporem sstemátcamete ao logo de uma lha recta (descedete ou ascedete). Perre Dagele (973): Theore et Méthodes Statstques, vol.. Les Presses Agroomques de Gembloux. Correlação: geeraldades Correlação Negatva Perfeta Ausêca de Correlação Correlação Postva Perfeta ρ egatvo: tede a decrescer à medda que cresce ρ postvo: tede a crescer à medda que cresce ρ 0: ão há qualquer relação etre a varação de e a varação de. 8
19 Correlação: Cálculo Para uma amostra de pares (x, ) de observações realzadas para as varáves e, o coefcete de correlação (do mometoproduto, de Pearso) vem dado por: r Cov Var (, ) ( ). Var( ) SPD ( ). ( ) ( ) SPD. r ( )(. ) ( ).( ) Nestas expressões: Cov (, ) covarâca de e ; Var, Var varâcas de e, respectvamete;, Somatóros dos Quadrados dos Desvos de e de, respectvamete; SPD Somatóro dos Produtos Cruzados de e. Correlação: Propredades Como tem uma ampltude de varação bem defda (- ρ ), é fácl de terpretar. É depedete do tamaho da amostra. É depedete das udades de medda de e de. É seramete afectado pela preseça de outlers ou valores extremos os dados. O coefcete de correlação ão dca que haja qualquer relação causa efeto etre as duas varáves. 9
20 Correlação: Teste da Sgfcâca O teste da sgfcâca do coefcete de correlação evolve duas hpóteses: H 0 : ρ 0 (ausêca de correlação) H : ρ 0 (preseça de correlação sgfcatva) O estatístco t de Studet calculado da forma segute é o crtéro do teste : t amostra A H 0 é rejetada quado: r. r t amostra t α ( ) Correlação: Exemplo Ilustratvo No decurso de um estudo sobre a qualdade do ar a zoa ode se ecotra um lago, fzeram-se medções do ph da água do lago (varável ), e avalou-se a qualdade do ar medate um ídce qualtatvo (varável ). O ídce vara de 0 a 00, sedo que valores mas elevados represetam íves mas graves de polução. Pretede-se aalsar o grau de assocação etre a duas varáves (α 0,05) ph da água Ídce de qualdade do ar
21 Correlação: Exemplo Ilustratvo x. ( 46,).( 40). SPD x 684,5 05,6 0 x ( 46,) 0,8 8,89 x 0 r SPD. 05,6 0,959 ( 8,89).( 5540) ( 40) t amostra ( r 0 0,959.. r ( 0, 959) 9,66 versus t 8) 860 0, 05, Decsão e Coclusão: Rejetar H 0 : ρ 0, e coclur que o ph da água do lago está egatva e sgfcatvamete correlacoada com o ídce de qualdade do ar.
É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou. experimental.
É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.r http://www.mat.ufrgs.r/~val/ expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves
Leia maisModelo de Regressão Simples
Modelo de Regressão Smples Hstora Hstóra Termo regressão fo troduzdo por Fracs Galto (8-9). Estudo sobre altura de pas e flhos. Karl Pearso coletou mas de ml regstros e verfcou a le de regressão uversal
Leia maisTópicos Extras 2ª parte. Análise de Correlação e Regressão
Tópcos Extras ª parte Aálse de Correlação e Regressão 1 Defções báscas ANÁLISE DE CORRELAÇÃO Mesurar a força da assocação etre as varáves (geralmete através do cálculo de algum coefcete). ANÁLISE DE REGRESSÃO
Leia maisÉ 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 maisEm 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 maisREGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA
REGRESSÃO LINEAR CUIABÁ, MT 6/ INTRODUÇÃO Relação dos valores da varável depedete (varável resposta) aos valores de regressoras ou exógeas). SIMPLES MÚLTIPLA (varáves depedetes,... =,,, K=,,, k em que:
Leia maisRegressao Simples. Parte II: Anova, Estimação Intervalar e Predição
egressao Smples Parte II: Aova, Estmação Itervalar e Predção Aálse de Varâca Nem todos os valores das amostras estão cotdos a reta de regressão, e quato mas afastados estverem por, a reta represetará a
Leia maisANÁLISE 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 maisANÁLISE 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 maisEconometria: 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 maisRegressão Linear e Multilinear
Regressão Lear e Multlear Deleameto Expermetal Mestrado em Sstemas de Produção em Agrcultura Medterrâca Modelo de Regressão Lear Smples X Varável Idepedete Y Varável Depedete y =β +β x +ε β ordeada a orgem
Leia maisEstatística - 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 maisCapítulo 5: Ajuste de curvas pelo método dos mínimos quadrados
Capítulo : Ajuste de curvas pelo método dos mímos quadrados. agrama de dspersão No capítulo ateror estudamos uma forma de ldar com fuções matemátcas defdas por uma taela de valores. Frequetemete o etato
Leia maisIntrodução à Correlação e Regressão Linear
Itrodução à Correlação e Regressão Lear Ru Carvalho Olvera rolv@st.utl.pt Estatístca Descrtva amostras bvaradas Amostras bvaradas: cada etdade (dvíduo/objecto é caracterzado por um par de varáves (atrbutos
Leia maisProfessor 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 maisNOTAS DE AULA DA DISCIPLINA CE076. ], T 2 = conhecido como T 2 de Hotelling
4 INFERÊNCIA SOBRE O VETOR DE MÉDIAS 4. TESTE PARA UM VETOR DE MÉDIAS µ Lembrado o caso uvarado: H : µ = µ H : µ µ Nível de sgfcâca: α Estatístca do teste: X µ t = s/ ~ t Decsão: se t > t - (α/) rejeta-se
Leia maisParte 3 - Regressão linear simples
Parte 3 - Regressão lear smples Defção do modelo Modelo de regressão empregado para eplcar a relação lear etre duas varáves (ajuste de uma reta). O modelo de regressão lear smples pode ser epresso a forma:
Leia maisProbabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec
Duração: 90 mutos Grupo I Probabldades e Estatístca LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Justfque coveetemete todas as respostas 2 o semestre 2017/2018 14/06/2018 11:00 2 o Teste B 10 valores 1. Os dvíduos
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.
É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.br http://www.pucrs.br/famat/val www.pucrs.br/famat/val/ correlacoal ou expermetal. Numa relação expermetal os valores
Leia maisRegressão Simples. Parte III: Coeficiente de determinação, regressão na origem e método de máxima verossimilhança
Regressão Smples Parte III: Coefcete de determação, regressão a orgem e método de máxma verossmlhaça Coefcete de determação Proporção da varabldade explcada pelo regressor. R Varação explcada Varação total
Leia maisESTATÍSTICA Aula 7. Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano
ESTATÍSTICA Aula 7 Prof. Dr. Marco Atoo Leoel Caetao Dstrbuções de Probabldade DISCRETAS CONTÍNUAS (Números teros) Bomal Posso Geométrca Hper-Geométrca Pascal (Números reas) Normal t-studet F-Sedecor Gama
Leia maisModelos de regressão linear: abordagem clássica
Modelos de regressão lear: abordagem clássca Prof. Marcelo Rubes mrubes@me.uerj.br Depto. Estatístca Aálse de Regressão Objetvo: Determar uma fução matemátca que descreva a relação etre uma varável cotíua
Leia maisESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO
Área Cetífca Matemátca Udade Curso Egehara do Ambete Ao º Semestre º Folha Nº 8: Aálse de Regressão e de Correlação Probabldades e Estatístca Ao 00/0. Pretede-se testar um strumeto que mede a cocetração
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional. ou experimental.
É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.br http://www.pucrs.br/famat/val/ ou expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves
Leia maisRegressão Linear Simples uma revisão
Regressã Lear mples uma revsã A regressã lear é útl quad a varável de teresse (depedete se relaca e é afetada pr uma u mas varáves (depedetes. Cmecems pel mdel que da frma mas smples pssível pde represetar
Leia maisRelatório 2ª Atividade Formativa UC ECS
Relatóro 2ª Atvdade Formatva Eercíco I. Quado a dstrbução de dados é smétrca ou apromadamete smétrca, as meddas de localzação méda e medaa, cocdem ou são muto semelhates. O mesmo ão acotece quado a dstrbução
Leia maisAvaliação da qualidade do ajuste
Avalação da qualdade do ajuste 1 Alguma termologa: Modelo ulo: é o modelo mas smples que pode ser defdo, cotedo um úco parâmetro ( µ) comum a todos os dados; Modelo saturado: é o modelo mas complexo a
Leia maisProbabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ
Duração: 90 mutos Grupo I Probabldades e Estatístca LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBol, MEBom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Justfque coveetemete todas as respostas 1 o semestre 018/019 10/01/019 09:00 o
Leia maisCap. 5. Testes de Hipóteses
Cap. 5. Testes de Hpóteses Neste capítulo será estudado o segudo problema da ferêca estatístca: o teste de hpóteses. Um teste de hpóteses cosste em verfcar, a partr das observações de uma amostra, se uma
Leia maisÉ 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 entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Leia maisRelações entre variáveis: Regressão
Dscpla: 04 Relações etre varáves: Regressão Prof. a Dr. a Smoe Daela Sartoro de Mederos DTASeR-Ar Itrodução Cosdere uma varável aleatóra Y de teresse. Já vmos que podemos escrever essa varável como sedo:
Leia maisAnálise de Regressão
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
Leia maisMétodos Avançados em Epidemiologia
Unversdade Federal de Mnas Geras Insttuto de Cêncas Exatas Departamento de Estatístca Métodos Avançados em Epdemologa Aula 5-1 Regressão Lnear Smples: Estmação e Interpretação da Reta Tabela ANOVA e R
Leia maisCAPÍTULO 5. Ajuste de curvas pelo Método dos Mínimos Quadrados
CAPÍTULO Ajuste de curvas pelo Método dos Mímos Quadrados Ajuste Lear Smples (ou Regressão Lear); Ajuste Lear Múltplo (ou Regressão Lear Múltpla); Ajuste Polomal; Regressão Não Lear Iterpolação polomal
Leia maisCAPÍTULO 3 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE PPGEP Medidas de Tendência Central Média Aritmética para Dados Agrupados
3.1. Meddas de Tedêca Cetral CAPÍTULO 3 MEDIDA DE TENDÊNCIA CENTRAL E VARIABILIDADE UFRG 1 Há váras meddas de tedêca cetral. Etre elas ctamos a méda artmétca, a medaa, a méda harmôca, etc. Cada uma dessas
Leia maisProf. 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 maisEstatística Básica - Continuação
Professora Adraa Borsso http://www.cp.utfpr.edu.br/borsso adraaborsso@utfpr.edu.br COEME - Grupo de Matemátca Meddas de Varabldade ou Dspersão Estatístca Básca - Cotuação As meddas de tedêca cetral, descrtas
Leia maisESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA
ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA Eucldes Braga MALHEIROS *. INTRODUÇÃO.a) Somatóras e Produtóros Sejam,, 3,...,, valores umércos. A soma desses valores (somatóra) pode ser represetada por: = = = =. e o
Leia maisEstudo das relações entre peso e altura de estudantes de estatística através da análise de regressão simples.
Estudo das relações etre peso e altura de estudates de estatístca através da aálse de regressão smples. Waessa Luaa de Brto COSTA 1, Adraa de Souza COSTA 1. Tago Almeda de OLIVEIRA 1 1 Departameto de Estatístca,
Leia maisPrevisão de demanda quantitativa Regressão linear Regressão múltiplas Exemplos Exercícios
Objetvos desta apresetação Plaejameto de produção: de Demada Aula parte Mauro Osak TES/ESALQ-USP Pesqusador do Cetro de Estudos Avaçados em Ecooma Aplcada Cepea/ESALQ/USP de demada quattatva Regressão
Leia maisProbabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC
Duração: 90 mutos Grupo I Probabldades e Estatístca LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmb, MEC Justfque coveetemete todas as respostas 1 o semestre 2018/2019 10/01/2019 11:00 2 o teste B 10 valores 1. Cosdere-se
Leia maisMédia. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística
BAC 0 - Estatístca Uversdade Federal de Itajubá - Campus Itabra BAC0 - ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA MEDIDAS DE CENTRO Méda Medda de cetro ecotrada pela somatóra de todos os valores de um cojuto,
Leia maisAnálise de Regressão
Aálse de Regressão Prof. Paulo Rcardo B. Gumarães. Itrodução Os modelos de regressão são largamete utlzados em dversas áreas do cohecmeto, tas como: computação, admstração, egeharas, bologa, agrooma, saúde,
Leia maisDisciplina: Prof. a Dr. a Simone Daniela Sartorio de Medeiros. DTAiSeR-Ar
Dscpla: 04 Relações etre varáves: Regressão Prof. a Dr. a Smoe Daela Sartoro de Mederos DTASeR-Ar Itrodução Cosdere uma varável aleatóra Y de teresse. Já vmos que podemos escrever essa varável como sedo:
Leia maisConstrução e Análise de Gráficos
Costrução e Aálse de Gráfcos Por que fazer gráfcos? Facldade de vsualzação de cojutos de dados Faclta a terpretação de dados Exemplos: Egehara Físca Ecooma Bologa Estatístca Y(udade y) 5 15 1 5 Tabela
Leia maisEstatística. 2 - Estatística Descritiva
Estatístca - Estatístca Descrtva UNESP FEG DPD Prof. Edgard - 0 0- ESTATÍSTICA DESCRITIVA Possblta descrever as Varáves: DESCRIÇÃO GRÁFICA MEDIDAS DE POSIÇÃO MEDIDAS DE DISPERSÃO MEDIDAS DE ASSIMETRIA
Leia maisAVALIAÇÃO DE GANHOS E PERDAS EM FUNDOS DE INVESTIMENTOS UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR. José Antonio Stark Ferreira
1 AVALIAÇÃO DE GANHOS E PERDAS EM FUNDOS DE INVESTIMENTOS UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR José Atoo Stark Ferrera I - INTRODUÇÃO O presete estudo fo desevolvdo objetvado mesurar os gahos e perdas patrmoas
Leia maisRevisão de Estatística X = X n
Revsão de Estatístca MÉDIA É medda de tedêca cetral mas comumete usada ara descrever resumdamete uma dstrbução de freqüêca. MÉDIA ARIMÉTICA SIMPLES São utlzados os valores do cojuto com esos guas. + +...
Leia maisREGESD Prolic Matemática e Realidade- Profª Suzi Samá Pinto e Profº Alessandro da Silva Saadi
REGESD Prolc Matemátca e Realdade- Profª Suz Samá Pto e Profº Alessadro da Slva Saad Meddas de Posção ou Tedêca Cetral As meddas de posção ou meddas de tedêca cetral dcam um valor que melhor represeta
Leia maisESTATÍSTICA Exame Final 1ª Época 3 de Junho de 2002 às 14 horas Duração : 3 horas
Faculdade de cooma Uversdade Nova de Lsboa STTÍSTIC xame Fal ª Época de Juho de 00 às horas Duração : horas teção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetfque todas as folhas.. Todas as respostas
Leia maisMacroeconometria Aula 3 Revisão de estatística e teste de hipótese
Macroecoometra 008. Aula 3 Revsão de estatístca e teste de hpótese 3.5. Estmação No estudo das probabldades, o objetvo é calcular a probabldade de evetos préespecfcados. De agora em date o objetvo muda.
Leia maisLista de Exercícios #9 Assunto: Análise de Regressão Método de Mínimos Quadrados
Lsta de Exercícos #9 Assuto: Aálse de Regressão Método de Mímos Quadrados ANPEC 8 Questão 4 Cosdere o segute modelo de regressão lear smples: () y = β + β x + u Para uma amostra com 3 observações, foram
Leia maisDistribuições Amostrais. Estatística. 8 - Distribuições Amostrais UNESP FEG DPD
Dstrbuções Amostras Estatístca 8 - Dstrbuções Amostras 08- Dstrbuções Amostras Dstrbução Amostral de Objetvo: Estudar a dstrbução da população costtuída de todos os valores que se pode obter para, em fução
Leia maisProf. 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 maisA análise de variância de uma classificação (One-Way ANOVA) verifica se as médias de k amostras independentes (tratamentos) diferem entre si.
Prof. Lorí Va, Dr. http://www. ufrgs.br/~va/ va@mat.ufrgs.br aáse de varâca de uma cassfcação (Oe-Way NOV) verfca se as médas de amostras depedetes (tratametos) dferem etre s. Um segudo tpo de aáse de
Leia maisPRESSUPOSTOS 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( ) ( IV ) n ( ) Escolha a alternativa correta: A. III, II, I, IV. B. II, III, I, IV. C. IV, III, I, II. D. IV, II, I, III. E. Nenhuma das anteriores.
Prova de Estatístca Epermetal Istruções geras. Esta prova é composta de 0 questões de múltpla escolha a respeto dos cocetos báscos de estatístca epermetal, baseada os lvros BANZATTO, A.D. e KRONKA, S.N.
Leia maisEstatística 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 maisMEDIDAS DE POSIÇÃO: X = soma dos valores observados. Onde: i 72 X = 12
MEDIDAS DE POSIÇÃO: São meddas que possbltam represetar resumdamete um cojuto de dados relatvos à observação de um determado feômeo, pos oretam quato à posção da dstrbução o exo dos, permtdo a comparação
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística
Prof. Lorí Val, Dr. http://www.pucrs.br/famat/val/ val@pucrs.br Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Obetvos A Aálse de
Leia maisx n = n ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Conjunto de dados: Organização; Amostra ou Resumo; Apresentação. População
ESTATÍSTICA STICA DESCRITIVA Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://.ufrgs.br/~val/ Orgazação; Resumo; Apresetação. Cojuto de dados: Amostra ou População Um cojuto de dados é resumdo de acordo com
Leia maisHIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS. Análise estatística aplicada à hidrologia
Aálse estatístca aplcada à hdrologa. Séres hdrológcas oções complemetares HIDROLOGIA E RECURSOS HÍDRICOS Aálse estatístca aplcada à hdrologa O Egehero HIDRÁULICO Echerá? Que população pode abastecer e
Leia maisCONHECIMENTOS ESPECÍFICOS
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS Uma uversdade oferece um curso para capactação profssoal de joves caretes. Ao fal do curso, cada jovem partcpate será avalado por meo de uma prova teórca e de uma prova prátca,
Leia mais5 Critérios para Análise dos Resultados
5 Crtéros para Aálse dos Resultados Este capítulo tem por objetvos forecer os crtéros utlzados para aálse dos dados ecotrados a pesqusa, bem como uma vsão geral dos custos ecotrados e a forma de sua evolução
Leia maisANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS
ANÁLISE DE ERROS A oservação de um feómeo físco ão é completa se ão pudermos quatfcá-lo. Para é sso é ecessáro medr uma propredade físca. O processo de medda cosste em atrur um úmero a uma propredade físca;
Leia maisCAP. V AJUSTE DE CURVAS PELO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS
CAP. V AJUSTE DE CURVAS PELO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS No caítulo IV, Iterolação Polomal, estudamos uma forma de ldar com fuções matemátcas defdas or taelas de valores. Frequetemete, estas taelas são
Leia maisMedidas Numéricas Descritivas:
Meddas Numércas Descrtvas: Meddas de dspersão Meddas de Varação Varação Ampltude Ampltude Iterquartl Varâca Desvo absoluto Coefcete de Varação Desvo Padrão Ampltude Medda de varação mas smples Dfereça
Leia mais7 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 maisCAP. 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 maisProbabilidades e Estatística
Departameto de Matemátca robabldades e Estatístca LEAN, LEE, LEGI, LERC, LMAC, MEAer, MEAmb, MEBol, MEEC, MEMec 2 o semestre 20/202 2 o Teste B 08/06/202 :00 Duração: hora e 30 mutos Justfque coveetemete
Leia maisRACIOCÍNIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA 2 RESUMO TEÓRICO
RACIOCÍIO LÓGICO - Zé Carlos RACIOCÍIO LÓGICO / ESTATÍSTICA LISTA RESUMO TEÓRICO I. Cocetos Icas. O desvo médo (DM), é a méda artmétca dos desvos de cada dado da amostra em toro do valor médo, sto é x
Leia maisTESTES DE PROPORÇÕES TESTE DE UMA PROPORÇÃO POPULACIONAL
TESTES DE PROPORÇÕES TESTE DE UMA PROPORÇÃO POPULACIONAL As hpóteses a serem testadas serão: H 0 : p p 0 H : p p 0 p > p 0 p < p 0 Estatístca do Teste: pˆ p0 z c p ( p ) 0 0 EXEMPLOS. Uma máqua está regulada
Leia maisCap. 11 Correlação e Regressão
Estatístca para Cursos de Engenhara e Informátca Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Res / Antono Cezar Borna São Paulo: Atlas, 2004 Cap. 11 Correlação e Regressão APOIO: Fundação de Apoo à Pesqusa
Leia maisInferência Estatística e Aplicações I. Edson Zangiacomi Martinez Departamento de Medicina Social FMRP/USP
Iferêca Estatístca e Aplcações I Edso Zagacom Martez Departameto de Medca Socal FMRP/USP edso@fmrp.usp.br Rotero Parte I Escola frequetsta Defções: parâmetros, estmatvas Dstrbuções de probabldade Estmação
Leia maisESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA UNIVERSIDADE DO ALGARVE
SCOLA SUPIO D CNOLOGIA UNIVSIDAD DO ALGAV CUSO BIÁPICO M NGNHAIA CIVIL º cclo egme Duro/Nocturo Dscpla de COMPLMNOS D MAMÁICA Ao lectvo de 7/8 - º Semestre Ídce. egressão lear múltpla.... Itrodução....
Leia mais3. ANPEC Questão 15 Ainda em relação à questão anterior pode-se concluir que, exceto por erro de arredondamento:
Lsta de Exercícos #9 Ass uto: Aáls e de Re gres s ão Mé todo de Mímos Quadrados. ANPEC 99 - Questão 8 A capacdade de produção stalada (Y), em toeladas, de uma frma, pode ser fução da potêca stalada (X),
Leia mais? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que
Estatístca - Desvo Padrão e Varâca Preparado pelo Prof. Atoo Sales,00 Supoha que tehamos acompahado as otas de quatro aluos, com méda 6,0. Aluo A: 4,0; 6,0; 8,0; méda 6,0 Aluo B:,0; 8,0; 8,0; méda 6,0
Leia mais4. R E G R E S S Ã O E C O R R E L A Ç Ã O
4. R E G R E S S Ã O E C O R R E L A Ç Ã O 4.1- DADOS BIVARIADOS Por vezes os vestgadores realzam experêcas em que mas do que uma varável é observada. Por exemplo, um ecoomsta pode estar teressado em observar
Leia maisAnálise da Informação Económica e Empresarial
Aálse da Iformação Ecoómca e Empresaral Aula 8: Redução de Dados: Meddas de Dspersão e Cocetração Aálse da Iformação Ecoómca e Empresaral Guão Aula 8: Redução de Dados: Meddas de Dspersão e Cocetração
Leia maisEstudo do intervalo de confiança da regressão inversa utilizando o software R
Estudo do tervalo de cofaça da regressão versa utlzado o software R Llae Lopes Cordero João Domgos Scalo. Itrodução Na maora das aplcações evolvedo regressão, determa-se o valor de Y correspodete a um
Leia maisTabela 1 Números de acidentes /mês no Cruzamento X em CG/07. N de acidentes / mês fi f
Lsta de exercícos Gabarto e chave de respostas Estatístca Prof.: Nelse 1) Calcule 1, e para o segute cojuto de valores. A,1,8,0,11,,7,8,6,,9, 1 O úmero que correspode a 5% do rol é o valor. O úmero que
Leia maisO 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 maisRegressão. Pedro Paulo Balestrassi
Regressão Pedro Paulo Balestrass www.pedro.ufe.edu.br ppbalestrass@gmal.com 5-696 / 88776958 (cel) Questoametos comus: Como mplemetar a equação Y=f(X) a partr de dados hstórcos ou epermetas? Como fazer
Leia maisRedução 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 maisProbabilidade II Aula 10
Probabldade II Aula 0 Mao de 009 Môca Barros, D.Sc. Coteúdo Esperaça Matemá (Valores esperados) Mometos e Mometos Cetras Valores esperados de uma fução de Covarâca e Correlação Matrz de covarâca, matrz
Leia maisEconometria: 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 maisDISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA
7 DISTRIBUIÇÃO HIPERGEOMÉTRICA Cosdere-se uma população fta costtuída por N elemetos dstrbuídos por duas categoras eclusvas e eaustvas de dmesões M e N M, respectvamete. Os elemetos da prmera categora
Leia maisNas Instituições de Ensino Superior(IES), há uma relação direta entre a qualidade do ensino e a taxa de inadimplência. A taxa de inadimplência das
CORRELAÇÃO Nas Isttuções de Eso Superor(IES), há uma relação dreta etre a qualdade do eso e a taxa de admplêca. A taxa de admplêca das IES que obtveram cocetos A e B o Provão é,%, as que obtveram C é 6%
Leia maisDados Experimentais. Isto é chamado de experimento controlado. Uma das vantagens
Dados xpermetas Para medr a produção de certa varedade de mlho, faremos um expermeto o qual a varedade de mlho semete é platada em váras parcelas homogêeas com o mesmo fertlzate, pestcda etc. Depos mede-se
Leia maisA forma geral de um modelo de regressão linear para uma amostra de tamanho n e p variáveis é apresentada a seguir.
2 Regressão O termo regressão fo proposto pela prmera vez por Sr Fracs Galto (885) um estudo ode demostrou que a altura dos flhos ão tede a refletr a altura dos pas, mas tede sm a regredr para a méda da
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO:
MEDID DE DIPERÃO: fução dessas meddas é avalar o quato estão dspersos os valores observados uma dstrbução de freqüêca ou de probabldades, ou seja, o grau de afastameto ou de cocetração etre os valores.
Leia maisEstatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Estimação Pontual
Estatístca: Aplcação ao Sesorameto Remoto SER 04 - ANO 08 Estmação Potual Camlo Daleles Reó camlo@dp.pe.br http://www.dp.pe.br/~camlo/estatstca/ Iferêca Estatístca Cosdere o expermeto: retram-se 3 bolas
Leia maisFaculdade de Tecnologia de Catanduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
Faculdade de Tecologa de Cataduva CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 5. Meddas de Posção cetral ou Meddas de Tedêca Cetral Meddas de posção cetral preocupam-se com a caracterzação e a
Leia maisConfiabilidade Estrutural
Professor Uversdade de Brasíla Departameto de Egehara Mecâca Programa de Pós graduação em Itegrdade Estrutural Algortmo para a Estmatva do Idce de Cofabldade de Hasofer-Ld Cofabldade Estrutural Jorge Luz
Leia maisRegressao Simples. Parte I: Introdução
Regressao Smples Parte I: Itrodução Curso A aplcação da aálse de regressão requer cohecmeto teórco e eperêca com aálse de dados. Este curso procura combar a teora estatístca com a prátca, dado mas efâse
Leia maisOrganização; Resumo; Apresentação.
Prof. Lorí Val, Dr. val@ufrgs.br http://www.ufrgs.br/~val/ Grade Cojutos de Dados Orgazação; Resumo; Apresetação. Amostra ou População Defetos em uma lha de produção Lascado Deseho Torto Deseho Torto Lascado
Leia maisDifusão entre Dois Compartimentos
59087 Bofísca II FFCLRP USP Prof. Atôo Roque Aula 4 Dfusão etre Dos Compartmetos A le de Fck para membraas (equação 4 da aula passada) mplca que a permeabldade de uma membraa a um soluto é dada pela razão
Leia maisAssociação entre duas variáveis quantitativas
Exemplo O departamento de RH de uma empresa deseja avalar a efcáca dos testes aplcados para a seleção de funconáros. Para tanto, fo sorteada uma amostra aleatóra de 50 funconáros que fazem parte da empresa
Leia maisMÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO 1
MÓDULO 8 REVISÃO REVISÃO MÓDULO A Estatístca é uma técca que egloba os métodos cetícos para a coleta, orgazação, apresetação, tratameto e aálse de dados. O objetvo da Estatístca é azer com que dados dspersos
Leia maisO 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