O método dos mínimos quadrados (MMQ) consiste em um dos mais simples e eficazes métodos da análise de regressão. É utilizado quando temos uma distr...

O método dos mínimos quadrados (MMQ) consiste em um dos mais simples e eficazes métodos da análise de regressão. É utilizado quando temos uma distribuição de pontos e precisamos ajustar a melhor curva para esse conjunto de dados. Analisaremos o caso em que a curva de ajuste é uma função linear, muito frequente nos casos empresariais. Na verdade, pela necessidade de agilidade nas respostas e tomadas de decisões, problemas mais complexos podem ser aproximados pelo caso linear, considerando as duas variáveis mais significativas para cada caso. Matematicamente, vamos considerar y = ax + b, cujo gráfico é uma reta. A equação da reta ou a função que aproxima o conjunto de pontos é dada por: y = Ax + B Onde: n = número de pontos observados; Σx= soma dos valores de x (abscissas); Σy= soma dos valores de y (ordenadas); Σx.y = soma dos produtos entre x e y; Σx2 = soma dos quadrados dos valores de x; (médias aritméticas). Aplicaremos o modelo para responder às duas perguntas do problema inicialmente proposto no item 7. Para facilitar os cálculos, construímos a tabela e calculamos os elementos da fórmula do método dos mínimos quadrados, onde y representa o custo total (CT) e x representa a quantidade q. x y x.y x2 1 164 164 1 2 272 544 4 3 348 1044 9 4 416 1664 16 5 500 2500 25 Soma = ∑ 15 1700 5916 55