Videoaulas de Regressão - Macro em Excel - EXCEL AVANÇADO
Videoaula 1 - Resolvendo Graficamente e Sem Probabilidade ( Sem Macros em Excel)
https://www.youtube.com/watch?v=HWnrEfMHOZw&feature=youtu.be
Videoaula 2 - Resolvendo com Probabilidade, Margem de Erro e Margem de Confiança, Inferência Estatística - Macro de Regressão em Excel
https://www.youtube.com/watch?v=qLbziQKSeB8&feature=youtu.be
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Regressão Linear é um dos modelos mais atrativos devido a sua representação entendível, no caso da regressão linear simples sua utilização é mais para aprendizado, já que na prática ela não é muito aplicada, visto que, em muitos casos a gama de variáveis de entradas é maior, fazendo-se uso da Regressão Linear Multivariável, ao qual não adentraremos nesse post. O modelo de representação da regressão linear simples é a tradicional equação conhecida como equação da reta ou em inglês slope-intercept form, usaremos a notação mais utilizada em exemplos de Machine Learning e não da matemática, mas você pode saber mais sobre a própria equação neste link.
Temos o y a variável dependente que representa a predição, as letras gregas β (Beta), também conhecidos como coeficientes, que são a representação das variáveis que o algoritmo irá utilizar para “aprender” a produzir as previsões mais precisas e o x a variável independente que representa o dado de entrada. As letras gregas β também são conhecidas como inclinação e interceptação ou em inglês intercept-slope.
Função de custo
Função de custo, no inglês cost function ou ainda ordinary least squares é uma função utilizada para medir o quão errado o modelo está, os chamados resíduos. Isto é, consiste no cálculo da distância de cada ponto (distância essa entre as variáveis x e y) em relação a reta de regressão, esse valor é elevado ao quadrado e somado, o total é a quantidade média de erro do modelo.
Estava navegando por blogs com esse tema e esse foi o melhor, vou indicar para os alunos de gestão ágil de projetos, conteúdo sensacional
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