domingo, 26 de setembro de 2010

Regressão linear

É um método para se estimar a condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas outras variáveis x.
A regressão, em geral, trata da questão de se estimar um valor condicional esperado.
A regressão linear é chamada "linear" porque se considera que a relação da resposta às variáveis é uma função linear de alguns parâmetros. Os modelos de regressão que não são uma função linear dos parâmetros se chamam modelos de regressão não-linear.

Procedimento:

  • Utilizar uma série histórica de dados;
  • "Tratar" os dados para obter o modelo de regressão;
  • Realizar previsões;

Variança e Desvio Padrão

Variância
A variância é a soma dos quadrados dividida pelo número de observações do conjunto menos uma. A variância é representada por s2, sendo calculada pela fórmula:

∑ (xi – Média)2 / (n – 1)
Ou seja,

s2 = SQ / (n-1)

Desvio Padrão
O desvio padrão é uma das mais utilizadas medidas de variação de um grupo de dados. A vantagem que apresenta sobre a variância é de permitir uma interpretação direta da variação do conjunto de dados, pois o desvio padrão é expresso na mesma unidade que a variável (Kg, cm, atm…). É representado por “s” e calculado por:
s = √∑ ( xi – Média)2/ (n – 1)

Podemos entender o desvio padrão como uma média dos valores absolutos dos desvios, ou seja, dos desvios considerados todos com sinal positivo, média essa obtida, porém, por um processo bastante elaborado: calculamos o quadrado de cada desvio, obtemos a média desses quadrados e, depois obtemos a raiz quadrada da média dos quadrados dos desvios.

Leia também:
  1. Coeficiente de Variação
  2. Mediana

quarta-feira, 1 de setembro de 2010

Este blog tem por finalidade passar algumas imformações basicas sobre estatística. Essas imformações são advindas de estudos acadêmicos realizados recentemente, por esse motivo estão propensas a alguns erros tanto de conteúdo quanto de postagem.