Analise de Regressão - Linear

Análise de Regressão

Vamos analisar conjuntos de dados para exemplificar como fazer e interpretar uma analise de regressão.

A analise de regressão é utilizada para estimar a relação estatística entre duas variáveis, a variável no Eixo X é denominada variável independente, considerada “a causa”, a variável do Eixo Y é denominada variável dependente ou variável “resposta”.

Exemplo 1

Trata-se de um conjunto de dados que contem, para a Variável X: Investimento em Propaganda de Uma Rede de Supermercados. A variável Y: Vendas Após Veiculação da Propaganda.

Conjunto de Dados a Ser Analisado (digitar esses dados em Excel):

X : Investimento em Propaganda

Y:  Resultado em Vendas

  

X	Y
30	430
21	335
35	520
42	490
37	470
2	210
8	195
17	270
35	400
25	480

Veja o vídeo, anexado em seguida, explicando como realizar a analise no Excel.

Vídeo que explica como fazer analise de regressão. Fazer download do  arquivo padrao FLV:

Análise Propaganda - Vendas (Regressão)

Análise de Resultados:

O resultado gráfico mostra uma tendência crescente da reta de regressão, indicando que quando aumenta o investimento em propaganda também aumenta o resultado em vendas.

Analiticamente podemos observar que a qualidade de ajuste da reta foi muito boa R² = 0,8251, Coeficiente de Determinação (0-0,2 Muito Ruim; 0,2 – 0,4 Ruim; 0,4 – 0,6 Regular; 0,6-0,8 Boa; 0,8-1 Muito boa, critério montado utilizando Escala de Likert).

A equação da reta de regressão estimada foi:

y = 8,3023x + 170,78

assim vemos que o Coeficiente Linear foi 170,78; como a s unidades do gráfico são Reais * 1000, podemos concluir que o que seria vendido com X=0, ou seja sem propaganda seria Y=170.780 R$.

O coeficiente de regressão foi 8,30, o que indica que para cada unidade de aumento na propaganda temos um aumento de 8,3 R$ em vendas, ou que para cada 1000 R$ investidos em propaganda temos 8.300 R$ a mais em vendas.

Exercício 2 - Elaborar um exemplo sobre analise de regressão na área de ciência dos alimentos. DL 8/3.
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