Estatisticamente, a análise de regressão linear é uma ferramenta amplamente aplicada por estudiosos e pesquisadores, por facilitar investigações que exijam a confirmação estatística da relação entre duas ou mais variáveis.Considerando os parâmetros do modelo de regressão linear simples, assinale a alternativa correta.
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O modelo de regressão linear simples envolve uma variável independente (x) e uma variável dependente (y), onde a relação entre elas é representada por uma reta. O objetivo é encontrar a equação da reta que melhor se ajusta aos dados, minimizando os erros residuais.
A equação do modelo de regressão linear simples é representada por:
y = a + bx
Onde:
- y é a variável dependente (variável a ser prevista),
- x é a variável independente (variável explicativa),
- a é o coeficiente linear, que representa o valor de y quando x é igual a zero,
- b é o coeficiente angular, que representa a taxa de variação de y em relação a x.
O modelo de regressão linear é utilizado para realizar previsões e inferências sobre a relação entre as variáveis x e y, bem como para determinar a força e direção dessa relação. É uma ferramenta importante para análise estatística e para a compreensão de fenômenos em diversas áreas de estudo.
A inclinação da reta é representada por beta, enquanto a variável dependente é representada por Y.