Resumo Regressão Linear Simples e Múltipla

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Regressão Linear Simples e Múltipla
Análise de regressão: relacionamento entre duas ou mais variáveis. Obter melhor modelo matemático que se adapte aos valores observados de x e y.
Análise de correlação: força de relação
Regressão Linear Simples: uma variável dependente e independente. Extensão da análise de correlação. Quantifica a mudança de y em função da variação x. Minimizar desvios para ficar mais próximo aos valores, através do método dos mínimos quadrados.
Diagrama de Dispersão: equação que representa o relacionamento entre duas ou mais variáveis:
1. Linear
2. Quadrático
3. Cúbico
4. Exponencial
5. Logarítmico
Analisar; Regressão; Linear; vendas como dependente; preço como independente; algo; intervalo de confiança; ajuste do modelo; estimativa.
Resumo do modelo: r^2 quadrado próximo de 1 tem correlação forte. Essa porcentagem diz que 93% das vendas podem ser explicadas com base no preço. Coeficientes: b constante b0 e bpreço b1(vai com a variável). Tem limite superior e inferior para os dados apresentados. Não é válido expandir resultado amostral para populacional.
Regressão Múltipla: são incorporadas outras variáveis independentes (x1, x2, x3) e uma variável dependente (y).
Analisar; Regressão; coloca as variáveis dependentes e independentes; características; Intervalo de confiança de 95%; Método Enter: insere no modelo todas as variáveis de uma vez. OK; Olha para o r^2. As variáveis possuem aquela relação. Na tabela ANOVA sig. <0,01 e o teste é bastante significativo. Se valor é maior que 0,05 não é significativa, na parte de coeficientes. Assim pode encontrar a equação.