Saiba como a regressão linear é aplicada e quais as suas características

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Regressão linear é um método de análise estatística usado para prever o valor de uma variável dependente (Y) em relação a uma ou mais variáveis independentes (X). Neste método, uma linha reta é usada para ajustar os dados de modo a prever o valor de Y com base em X. 

Ela é usada para estimar relações entre variáveis e prever resultados futuros a partir de dados históricos.

Neste conteúdo você vai ver como a regressão linear é aplicada, quais são as suas características e muito mais. Continue lendo para conferir!

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O que é regressão linear?

A regressão linear é uma técnica de análise de dados usada para prever valores de variáveis de interesse. É um importante método estatístico aplicado para estimar a magnitude de uma relação entre variáveis. A regressão linear é usada para prever resultados a partir de dados de entrada e é geralmente usada para prever resultados futuros. 

O que é regressão linear?
Fonte/Reprodução: original.

O objetivo da regressão linear é estimar a relação entre uma variável dependente (Y), que é a resposta que se deseja prever, e uma ou mais variáveis independentes (X), que representam os fatores que afetam o resultado. A partir dessa relação, uma equação é criada que pode ser usada para prever o resultado de Y para um dado valor de X. 

A regressão linear tem várias características importantes. Primeiro, ela assume que existe uma relação linear entre as variáveis Y e X, o que significa que a taxa de mudança de Y em relação a X é constante. 

Além disso, ela também assume que não existem variáveis ocultas que afetariam o resultado e que os dados não são correlacionados. Por fim, ela assume que não existem erros de medição e que os dados são normalmente distribuídos.

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Quais são as principais características da regressão linear?

Confira abaixo quais são as principais características da regressão linear:

  • Relações lineares: A regressão linear assume que existe uma relação linear entre as variáveis dependentes e independentes; 
  • Variáveis independentes: As variáveis independentes determinam o comportamento da variável dependente;
  • Coeficientes de regressão: A regressão linear calcula os coeficientes de regressão (também conhecidos como parâmetros) que permitem descrever a relação entre as variáveis;
  • Erros aleatórios: A regressão linear assume que os erros são aleatórios e não seguem nenhuma distribuição particular;
  • Estimativas pontuais: A regressão linear fornece estimativas pontuais para a variável dependente;
  • Estimativas de intervalos: A regressão linear também permite estimar intervalos de confiança para as estimativas pontuais.

Essas características são fundamentais para que o cálculo seja aplicável ao seu objetivo. Vamos entender quando aplicar a regressão linear a seguir.

Quais são os principais usos da regressão linear?

Além de ser utilizada para a previsão de preços de ações e para a Previsão de vendas, a regressão linear também é usada para estimar:

  • A relação entre duas variáveis; 
  • A influência de um fator sobre outro; 
  • A probabilidade de um evento ocorrer; 
  • A relação entre fatores e resultados;
  • O valor de um imóvel; 
  • A relação entre investimentos e retornos; 
  • A relação entre gastos e lucros;
  • A relação entre oferta e demanda.

Confira abaixo como a regressão linear pode ser aplicada em problemas de machine learning.

Como a regressão linear pode ser aplicada em problemas de machine learning?

A regressão linear pode ser usada em problemas de Machine Learning para prever variáveis ​​contínuas, como preços de ações, preços de imóveis e outras variáveis ​​de previsão. 

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Como a regressão linear pode ser aplicada em problemas de machine learning?
Fonte/Reprodução: original.

O algoritmo de regressão linear pode ser aplicado para modelar a relação entre várias variáveis ​​exógenas e uma variável de resposta. É muito útil para problemas de previsão onde existe uma relação linear clara entre as variáveis. A regressão linear também pode ser usada para identificar quais variáveis ​​são mais importantes para a previsão.

Quais são as principais limitações da regressão linear?

As principais limitações da regressão linear incluem: assumir que existe uma relação linear clara entre as variáveis; poder ter problemas com multicolinearidade – quando duas ou mais variáveis ​​têm uma correlação muito alta; não poder lidar com variáveis ​​categóricas; não conseguir lidar com dados não lineares; e não ser sensível a outlier – dados que não seguem a tendência geral.

A análise de regressão linear é uma técnica útil para entender a relação entre variáveis, permitindo que os pesquisadores prevejam o comportamento de uma variável com base na outra. Por este motivo, podemos concluir que ela é fundamental.

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