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Quiz A1

Em relação à tabela de notas abaixo, determine a equação de regressão linear.

 

Matemática (X)

Física (Y)

2

2

4

3

5

2

7

6

8

4

 

 

  a.

Y = 088X + 9.

  b.

Y = 0,51X + 0,75.

  c.

Y = 0,98X + 1.

  d.

Y = 0,75X - 4.

 

 

💡 1 Resposta

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Andre Smaira

Regressão linear é utilizada para estimar o valor de uma variável em função de outra variável independente, dado que existe uma correlação entre elas. Esta técnica estatística procura estabelecer a melhor reta (função linear) que ajusta os valores obtidos da amostra, minimizando a distância da reta até os valores reais. Sendo assim, é possível fazer previsões estatísticas e estudar o comportamento de dado parâmetro. Para realizar uma regressão linear, vamos utilizar o método dos mínimos quadrados (MMQ): seja uma regressão linear da forma
\(y=ax+b\)
temos que:


\[a = \dfrac{{n\sum {x.y - \sum {x\sum y } } }}{{n\sum {{x^2} - {{\left( {\sum x } \right)}^2}} }},b = \bar y - a.\bar x\]

Sendo
\(\bar y\)
a média da variável
\(y\)
e
\(\bar x\)
a média da variável
\(x\)
Logo
\(\bar y = 3,4\)
e
\(\bar x = 5,2\)
Para determinar o coeficiente
\(a\)
vamos montar a seguinte tabela:




Tabela com valores que serão usados para determinar o coeficiente a

Como temos cinco valores de
\(x\)
logo
\(n=5\)
Substituindo os valores da tabela na fórmula do coeficiente
\(a\)
temos:


\[\eqalign{ & a = \dfrac{{n\sum {x.y - \sum {x\sum y } } }}{{n\sum {{x^2} - {{\left( {\sum x } \right)}^2}} }} = \dfrac{{5.100 - 26.17}}{{5.158 - {{(26)}^2}}} = 0,5087 \approx 0,51 \cr & b = 3,4 - 0,51.5,2 = 0,748 \approx 0,75 }\]

Sendo assim, a equação da regressão linear é:
\(\boxed{y = 0,51x + 0,75}\)
e a alternativa correta é a (b).

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