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Coeficiente de Regressão: Uma Análise 
Detalhada
 
Introdução 
O coeficiente de regressão é um parâmetro fundamental em modelos de regressão que quantifica a relação entre uma 
variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ele fornece informações importantes sobre a magnitude e 
direção da influência das variáveis independentes na variável dependente. Neste resumo, exploraremos os conceitos 
fundamentais, a interpretação, os métodos de estimação e as aplicações do coeficiente de regressão.
Conceitos Fundamentais 
O coeficiente de regressão é representado por β\betaβ (beta) em modelos de regressão linear simples e por 
β1,β2,...,βn\beta_1, \beta_2, ..., \beta_nβ1,β2,...,βn (betas) em modelos de regressão múltipla, onde nnn é o número de 
variáveis independentes. Ele é calculado durante o processo de estimação do modelo de regressão e representa a mudança na 
variável dependente para uma mudança unitária nas variáveis independentes, mantendo todas as outras variáveis constantes.
Interpretação 
A interpretação do coeficiente de regressão depende do tipo de variável independente e do modelo específico. No caso 
de uma variável independente contínua, como idade ou temperatura, o coeficiente de regressão representa a mudança média 
na variável dependente para uma unidade de mudança na variável independente. Por exemplo, se o coeficiente de regressão 
para a idade em um modelo de regressão linear for 0,5, isso indica que, em média, a variável dependente aumenta em 0,5 
unidades para cada ano adicional de idade.
No caso de variáveis independentes categóricas, como gênero ou tipo de tratamento, os coeficientes de regressão 
representam a diferença média na variável dependente entre as diferentes categorias, em comparação com uma categoria de 
referência.
Métodos de Estimação 
Os coeficientes de regressão são estimados durante o processo de estimação do modelo de regressão. O método mais 
comum para estimar os coeficientes é o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), que minimiza a soma dos 
quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos pela reta de regressão. Outros métodos de 
estimação incluem a máxima verossimilhança, a mínima distância absoluta e a regressão robusta.
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	Coeficiente de Regressão: Uma Análise Detalhada
	Introdução
	Conceitos Fundamentais
	Interpretação
	Métodos de Estimação