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==Técnicas de Previsão: Regressão Linear==
De acordo com Sousa ([[Logística/Referências#refbSOUSA|2009, p. 15]]), deve-se utilizar a regressão linear simples quando se está perante amostras com duas variáveis, <math>x\,\!</math> e <math>Y\,\!</math> cujos valores estão relacionados de forma linear entre si.
Exemplos típicos da regressão linear são a relação entre altura e peso de uma pessoa, ou o diâmetro do tronco e a altura de uma árvore. Em ambos os casos tem-se uma variável que depende linearmente da outra.
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Onde:
{|
|-
| align="right" | <math>Y\,\!</math>:
| |-
| align="right" | <math>x\,\!</math>
| |-
| align="right" | <math>b\,\!</math>
| |-
| align="right" | <math>m\,\!</math>
| declive;
|<math>e\,\!</math>||Erro que resulta do facto de <math>Y\,\!</math> ter características aleatórias▼
|-
| align="right" | <math>e\,\!</math>:
▲|
|}
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Segundo Filho ([[Logística/Referências#refFILHOed|2010, p. 94]]) e Sousa ([[Logística/Referências#refbSOUSA|2009, p. 8]]), e de acordo com o método dos mínimos quadrados, as estimativas dos parâmetros <math>m\,\!</math> e <math>b\,\!</math> são dados por:
:<math>m = \frac{\displaystyle \ S_{xy}}{\displaystyle \ S_{xx}}</math>
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Onde:
{|
: <math>S_{xx}\ \,</math> Representa a variabilidade de <math>x\,\!</math>, e é dada por <math>\sum_{i=1}^\infty ({x_i}^2 - n\overline x^2)\,</math> ;▼
: <math>S_{xy}\ \,</math> Representa a variabilidade entre <math>x\,\!</math> e <math>Y\,\!</math>, e é dada por <math>\sum_{i=1}^\infty (x_iy_i - n\overline x\overline y )\,</math>;▼
: <math>\overline X \,</math> Representa a média das observações da variável <math>x\,\!</math>, dada por <math> \frac{\displaystyle \sum_{i=1}^n X_i}{n}\,</math>▼
: <math>n\,</math> Representa o número de observações.▼
|-
| align="right" | <math>S_{xx}\ \,</math>:
▲
|-
| align="right" | <math>S_{xy}\ \,</math>:
▲
|-
| align="right" | <math>\overline
| |-
| align="right" | <math>
▲
|-
| align="right" | <math>n\,</math>:
|}
|