Por Grant D. McKenzie – Atualizado em 30 de agosto de 2022



A regressão linear é uma ferramenta fundamental em engenharia e análise científica, permitindo modelar a relação entre duas variáveis quantitativas. Ajustando a linha de melhor ajuste 06 aos seus dados, você pode quantificar como as mudanças na variável independente 15 influenciar a variável dependente 23 e calcule o coeficiente de correlação para obter mais informações.

Etapa 1 – Organize seus dados

Separe o 36 e 45 valores em duas colunas (por exemplo, no Excel ou no Planilhas Google). Certifique-se de que cada 53 tem um 66 correspondente; contagens incompatíveis levam a resultados incorretos ou erros.

Conjunto de exemplos:

• 78
• 84

Etapa 2 – Calcular as Médias

Calcule a média de cada coluna:

• 94
• 102

Etapa 3 – Centralizar os dados

Crie valores centralizados subtraindo as respectivas médias:

• 119
• 124

Etapa 4 – Multiplicar os desvios correspondentes

Calcule o produto para cada par:

• 139

Etapa 5 – Eleve ao quadrado os valores de X centralizados

Quadrar cada 141 elemento:

• 154

Etapa 6 – Somar os produtos e os quadrados

• 160
• 174

Etapa 7 – Derive o coeficiente de regressão (inclinação)

A inclinação 181 é calculado como:

192

O que você precisa

• Software de planilha (Excel, Planilhas Google etc.) – opcional, mas conveniente
• Calculadora ou linguagem de programação para cálculos manuais

TL;DR (muito longo; não li)

Para um cálculo manual rápido, use a fórmula:207 . No Excel, o 214 função faz isso em uma única etapa.

As funções de regressão linear estão amplamente disponíveis em planilhas, e dominar o cálculo de inclinação aprimora seu kit de ferramentas analíticas para engenharia, ciência de dados e pesquisa.