regressão linear

A regressão linear é uma técnica estatística utilizada para prever a relação entre duas ou mais variáveis. É um modelo matemático que é utilizado para analisar a relação entre o valor de uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. A regressão linear é comumente usada em diversas áreas, como economia, biologia, engenharia, entre outras. A regressão linear é amplamente utilizada para previsões e projeções, bem como para estimar o impacto de uma variável em outra. Ela é uma ferramenta importante para estudos de correlação e causalidade. Para realizar uma regressão linear, é necessário uma coleta de dados sobre as variáveis em estudo. Esses dados são geralmente representados em um gráfico de dispersão, que permite visualizar facilmente a relação entre as variáveis. Existem diferentes tipos de regressão linear, como a regressão linear simples, que envolve apenas uma variável independente, e a regressão linear múltipla, que envolve duas ou mais variáveis independentes. Ambas as abordagens têm seus méritos e são usadas com frequência em análises estatísticas. A regressão linear tem suas limitações, pois só é possível prever a relação entre as variáveis com base nos dados coletados, o que significa que fatores imprevistos podem impactar a precisão dos resultados. Além disso, a regressão linear pressupõe que a relação entre as variáveis é linear, o que pode nem sempre ser o caso. Em resumo, a regressão linear é uma técnica estatística importante que é amplamente utilizada para prever a relação entre duas ou mais variáveis. Embora a técnica tenha suas limitações, ela pode ser uma ferramenta valiosa para análise e previsão em diversas áreas.