{"id":999956,"date":"2024-03-29T07:00:00","date_gmt":"2024-03-29T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/regressao-linear-o-que-e-importancia-e-utilizacoes\/"},"modified":"2025-01-27T08:08:22","modified_gmt":"2025-01-27T15:08:22","slug":"regressao-linear-o-que-e-importancia-e-utilizacoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/regressao-linear-o-que-e-importancia-e-utilizacoes\/","title":{"rendered":"Regress\u00e3o linear: o que \u00e9, import\u00e2ncia e utiliza\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n
A regress\u00e3o linear,<\/strong> uma das ferramentas mais fundamentais da an\u00e1lise estat\u00edstica, tornou-se um pilar crucial em \u00e1reas que v\u00e3o da economia \u00e0 medicina. Na sua ess\u00eancia, a regress\u00e3o linear permite-nos compreender e modelar rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis, proporcionando uma janela para a compreens\u00e3o e previs\u00e3o de fen\u00f3menos complexos no mundo que nos rodeia. <\/p>\n\n\n\n Desde a previs\u00e3o de vendas at\u00e9 \u00e0 avalia\u00e7\u00e3o do desempenho acad\u00e9mico, a regress\u00e3o linear desempenha um papel insubstitu\u00edvel ao dar-nos a capacidade de discernir padr\u00f5es, tend\u00eancias e associa\u00e7\u00f5es significativas nos nossos dados. Neste artigo, vamos explorar em pormenor o que \u00e9 a regress\u00e3o linear, como funciona e muito mais. <\/p>\n\n\n\n\n\n A regress\u00e3o linear \u00e9 uma t\u00e9cnica estat\u00edstica utilizada para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre uma vari\u00e1vel independente (ou preditora) e uma vari\u00e1vel dependente (ou resposta). Em termos mais simples, procura modelar como uma vari\u00e1vel (a vari\u00e1vel dependente) muda em fun\u00e7\u00e3o de outra vari\u00e1vel (a vari\u00e1vel independente). <\/p>\n\n\n\n Imagina que tens dados sobre duas vari\u00e1veis, como o n\u00famero de horas que uma pessoa estuda e a nota que obt\u00e9m num exame. Com a regress\u00e3o linear, podes determinar se existe uma rela\u00e7\u00e3o entre estas duas vari\u00e1veis e exatamente como est\u00e3o relacionadas. A regress\u00e3o linear encontra a melhor linha reta que se ajusta a estes dados, para que possas prever a nota do exame com base no n\u00famero de horas de estudo. <\/p>\n\n\n\n Em suma, a regress\u00e3o linear ajuda-te a compreender como uma vari\u00e1vel muda em fun\u00e7\u00e3o de outra e permite-te fazer previs\u00f5es com base nessa rela\u00e7\u00e3o. \u00c9 uma ferramenta poderosa na an\u00e1lise e modela\u00e7\u00e3o de dados para compreender e prever fen\u00f3menos numa variedade de \u00e1reas, desde a economia \u00e0 biologia. <\/p>\n\n\n\n Aprende tamb\u00e9m sobre a an\u00e1lise de regress\u00e3o<\/a><\/p>\n\n\n\n A regress\u00e3o linear \u00e9 uma t\u00e9cnica estat\u00edstica utilizada para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre uma vari\u00e1vel independente (ou preditora) e uma vari\u00e1vel dependente (ou resposta).<\/p>\n A f\u00f3rmula da regress\u00e3o linear \u00e9 expressa matematicamente da seguinte forma:<\/p>\n Y = \u03b20<\/sub> + \u03b21X<\/sub>+ \u03b5<\/p>\n Onde:<\/p>\n Para utilizar a regress\u00e3o linear, primeiro tens de ter os teus dados para X (vari\u00e1veis independentes) e Y (vari\u00e1vel dependente). Depois, podes calcular os coeficientes \u03b20<\/sub> e \u03b21<\/sub> que melhor se ajustam aos teus dados utilizando m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o, como o m\u00e9todo dos m\u00ednimos quadrados. <\/p>\n Quando tiveres os coeficientes, podes utilizar a f\u00f3rmula de regress\u00e3o para prever Y para novos valores de X.<\/p>\n\n\n\n A regress\u00e3o linear \u00e9 importante por v\u00e1rias raz\u00f5es:<\/p>\n\n\n\n A regress\u00e3o linear \u00e9 uma ferramenta vers\u00e1til e \u00e9 utilizada numa vasta gama de dom\u00ednios. Apresentamos de seguida algumas das utiliza\u00e7\u00f5es mais comuns: <\/p>\n\n\n\n A regress\u00e3o linear \u00e9 uma t\u00e9cnica fundamental na an\u00e1lise de dados utilizada para compreender e modelar a rela\u00e7\u00e3o entre vari\u00e1veis. Dentro deste quadro, existem v\u00e1rios tipos de regress\u00e3o linear, cada um com as suas carater\u00edsticas e aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas. <\/p>\n\n\n\ntable { border-collapse: collapse; width: 100%; } th, td { border: 1px solid #dddddddddddd; text-align: left; padding: 8px; } th { background-colour: #f2f2f2f2; } Imaginemos que est\u00e1s interessado em estudar a rela\u00e7\u00e3o entre o n\u00famero de horas que um aluno passa a estudar e a sua nota no exame. Este \u00e9 um exemplo cl\u00e1ssico de aplica\u00e7\u00e3o da regress\u00e3o linear. <\/p>\n\n\n\n Sup\u00f5e que recolhemos dados de 10 alunos onde registamos o n\u00famero de horas que cada aluno estudou e a nota que obteve num exame. Apresentamos-te uma tabela com alguns dados hipot\u00e9ticos: <\/p>\n\n\n\n Neste exemplo, recolhemos dados sobre as horas de estudo dos alunos e as suas classifica\u00e7\u00f5es nos testes. Agora, podemos utilizar t\u00e9cnicas de regress\u00e3o linear para compreender melhor a rela\u00e7\u00e3o entre estas duas vari\u00e1veis e prever as classifica\u00e7\u00f5es dos testes com base nas horas de estudo. <\/p>\n \n Sup\u00f5e que aplicamos a regress\u00e3o linear a estes dados e obtemos a seguinte equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o linear:<\/p>\n\n \\(Pontua\u00e7\u00e3o = 50 + 5 + 5)<\/p>\n\n Isto significa que, de acordo com o nosso modelo de regress\u00e3o linear, por cada hora adicional de estudo, a nota do teste aumenta 5 pontos.<\/p>\n\n Por exemplo, se um aluno estudar durante 7 horas, de acordo com a nossa equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o linear, a sua nota esperada no exame seria:<\/p>\n\n \\( Pontua\u00e7\u00e3o = 50 + 5 vezes 7 = 50 + 35 = 85 = 85)<\/p>\n\n Assim, de acordo com o nosso modelo, seria de esperar que um aluno que estuda durante 7 horas obtivesse 85 pontos no exame.<\/p>\n\n\n\n A regress\u00e3o linear, com a sua aparente simplicidade mas poderoso alcance, provou ser uma ferramenta indispens\u00e1vel na caixa de ferramentas de qualquer estat\u00edstico, cientista de dados ou investigador. Atrav\u00e9s da sua capacidade de modelar rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis, a regress\u00e3o linear oferece-nos uma vis\u00e3o \u00fanica da complexidade inerente aos dados, permitindo-nos fazer previs\u00f5es, tomar decis\u00f5es informadas e, em \u00faltima an\u00e1lise, compreender melhor o mundo que nos rodeia. <\/p>\n\n\n\n \u00c0 medida que continuamos a avan\u00e7ar na era da informa\u00e7\u00e3o, a regress\u00e3o linear continuar\u00e1 a ser um farol de conhecimento, guiando-nos para novas fronteiras de descoberta e compreens\u00e3o estat\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n Lembra-te que o QuestionPro tem ferramentas que te podem ajudar em v\u00e1rios projectos de investiga\u00e7\u00e3o. Come\u00e7a por criar uma conta gratuita para o nosso software de inqu\u00e9ritos.<\/p>\n\n\n\nO que \u00e9 a regress\u00e3o linear?<\/h2>\n\n\n\n
F\u00f3rmula de regress\u00e3o linear<\/h2>\n\n\n\n
\n
Import\u00e2ncia da regress\u00e3o linear<\/h2>\n\n\n\n
\n
Utiliza\u00e7\u00f5es comuns da regress\u00e3o linear<\/h2>\n\n\n\n
\n
Tipos de regress\u00e3o linear<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n Tipo de Regress\u00e3o<\/th> Carater\u00edsticas<\/th>\n <\/tr>\n \n Regress\u00e3o linear simples<\/td> Uma vari\u00e1vel independente e uma vari\u00e1vel dependente.<\/td>\n <\/tr>\n \n Regress\u00e3o linear m\u00faltipla<\/td> M\u00faltiplas vari\u00e1veis independentes e uma vari\u00e1vel dependente.<\/td>\n <\/tr>\n \n Regress\u00e3o linear ponderada<\/td> S\u00e3o atribu\u00eddos pesos diferentes a cada ponto de dados.<\/td>\n <\/tr>\n \n Regress\u00e3o Linear Generalizada (GLM)<\/td> Permite uma variedade de distribui\u00e7\u00f5es para a vari\u00e1vel dependente.<\/td>\n <\/tr>\n \n Regress\u00e3o linear robusta<\/td> Menos sens\u00edvel a valores at\u00edpicos e erros nos dados.<\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n\n\n\n Exemplo de regress\u00e3o linear<\/h2>\n\n\n\n
Horas de estudo e resultados dos testes<\/h3>\n\n
\n
\n Horas de estudo (X)<\/th> Nota do exame (Y)<\/th>\n <\/tr>\n \n 2<\/td> 60<\/td>\n <\/tr>\n \n 3<\/td> 65<\/td>\n <\/tr>\n \n 4<\/td> 70<\/td>\n <\/tr>\n \n 5<\/td> 75<\/td>\n <\/tr>\n \n 6<\/td> 80<\/td>\n <\/tr>\n \n 7<\/td> 85<\/td>\n <\/tr>\n \n 8<\/td> 90<\/td>\n <\/tr>\n \n 9<\/td> 95<\/td>\n <\/tr>\n \n 10<\/td> 100<\/td>\n <\/tr>\n \n 11<\/td> 105<\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n\n Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n
\n