A regressão linear simples é assim chamada quando duas variáveis

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A regressão linear simples é assim chamada quando duas variáveis, X e Y (numéricas e contínuas) estão 
relacionadas linearmente. Isso quer dizer que à medida que X aumenta, Y também aumenta, ou à 
medida que X aumenta, y diminui. Essa relação é dada por uma equação que chamamos de equação 
de regressão linear: 
ŷ = a + bx 
ŷ = valor predito da variável resposta. 
a = constante de regressão que representa o intercepto entre a linha de regressão e o eixo y. 
b = coeficiente linear de regressão da variável resposta y em função da variável explicativa x; inclinação 
da reta; taxa de mudança na variável y por unidade de mudança na variável x. 
x = valor da variável explicativa. 
 
O diagrama de dispersão mostra o tipo de relação que existe entre x e y e também verifica se o modelo 
proposto (y = a + bx) explica bem a variação dos dados. O modelo explicará melhor quanto mais perto 
dos dados a reta estiver. 
 
OLIVEIRA, Ivnna Gurniski de; CHATALOV, Renata Cristina de Souza. Estatística. Maringá: Unicesumar, 
2020. 
Com base no exposto acima e considerando os estudos da disciplina, avalie as asserções a seguir e a 
relação proposta entre elas. 
 
I. Uma máquina de sopro trabalha com plásticos e sua temperatura normal varia entre 130 °C e 185 
°C. Além disso, o nível da temperatura é relacionado com a espessura dos plásticos produzidos. Em 
uma pesquisa para encontrar um modelo que relaciona essas duas variáveis, foi gerado o seguinte 
gráfico, que indica que o modelo utilizado representa muito bem as informações coletadas. 
 
Fonte: Dados fictícios - Elaborado pelo autor. 
 
PORQUE 
 
II. O conjunto de parâmetros utilizados para elaborar essa regressão é composto por um intercepto 
com valor a = 152 e uma inclinação b = 0,9. Como as distâncias dos pontos observados com a reta de 
regressão é pequena, temos uma indicação de que o modelo se ajustou muito bem aos dados. 
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. 
 
Alternativas 
 Alternativa 1 - As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. 
 Alternativa 2 - As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta 
da I. 
 Alternativa 3 - A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. (Gabarito 
Oficial)