Aula I de 2015 -Introdução e Análise de Regressão
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Análise de Regressão
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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:
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.
Se
no eixo X tivéssemos valor do dólar e se as vendas fossem de computadores, então
a reta neste momento da economia do Brasil, seria decrescente.
Colocar Exemplo do Ar que está em pendrive.
Exercício
1. Criar um
exemplo para utilização de regressão linear (crescente ou decrescente). DL (Prazo): 1 / 4 / 2015.
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