O documento descreve os conceitos básicos de regressão linear, incluindo regressão simples e múltipla. A regressão linear constrói um modelo de linha reta para descrever a relação entre uma variável dependente (Y) e uma ou mais variáveis independentes (X), usando o método dos mínimos quadrados. Problemas como colinearidade entre variáveis podem comprometer o modelo de regressão.

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Regressão Linear
Cap. 4.7 – Semana 21

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O que é a Regressão Linear
• A regressão constrói um modelo em linha reta para descrever a
relação entre o Y e um ou mais X, usando o Método dos
Mínimos Quadrados.
• Regressão Simples - apenas um X
• Regressão Múltipla – dois ou mais X
Y = β0 + β1X
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3
…
Y – Variável de Saída
β0 – Interceção c/ eixo YY
βx – Declive
Xx – Variável de entrada
Regressão Simples:
Regressão Múltipla:
Volume de Vendas (Y) é função da publicidade (X1), presença da
concorrência (X2), força de vendas (X3), etc.

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Atenção - Colinearidade
• Por vezes os X’s são correlacionados (dependentes). Este
fenómeno designa-se por Colinearidade.
• A Colinearidade pode comprometer o modelo.
• No exemplo, “Velocidade” e “Espessura” são parâmetros
alternativos.
Altos valores VIF são sinal de problemas (VIF > 10).
Variance Inflation
Factor
No exemplo, utilizou-se o SW MINITAB