SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  10
Télécharger pour lire hors ligne
Regressão linear (PROJ.LIN)
Prof. Msc. Fabiano Souza Palgrossi
O que é?
• A função PROJ.LIN é a primeira entre duas funções de
análise de regressão disponíveis no Excel, juntamente
com a função PROJ.LOG. Ela é uma solução completa
para regressão linear usando o método dos mínimos
quadrados.
• PROJ.LIN resolve o sistema linear Y = aX + b.
• Y, a e X são vetores-linha ou coluna de comprimento
apropriado: a função recebe Y, X e devolve a. Esta
função também é capaz de fornecer estatísticas a
respeito do processo de regressão, incluindo o erro
máximo em cada variável, r2 e informações para teste
F.
Como aplicar a função
• Utilize a seguinte fórmula:
• =PROJ.LIN(y_conhecidos; x_conhecidos; constante; estatísticas)
• Y_conhecidos é um intervalo (linha ou coluna) contendo os
valores conhecidos na relação Y = aX + b;
• X_conhecidos é o intervalo de valores de X disponíveis na
relação Y = aX + b. Se este parâmetro não for fornecido, a função
presumirá o intervalo {1, 2, 3...} para os valores conhecidos;
• Constante é um valor lógico que determina se a constante b é
diferente de zero (VERDADEIRO) ou não (FALSO);
• Estatísticas é um valor lógico que determina se a função deve
devolver as estatísticas de regressão ou não. Se estatísticas
recebe o valor FALSO, a função devolverá apenas os coeficientes
a.
Como aplicar a função
• PROJ.LIN devolve uma matriz de 5 linhas (se
estatísticas está ajustado para VERDADEIRO) e n
colunas, onde n é o número de variáveis de X. Dessa
forma, PROJ.LIN deve ser utilizada como uma fórmula
matricial.
• No exemplo a seguir, desejamos elaborar um modelo
de regressão para as vendas de uma sorveteria. Temos
o volume de vendas e a temperatura média de quinze
dias consecutivos, como na tabela abaixo: pressupõe-
se que a relação entre temperatura e vendas seja
aproximadamente linear. Observe:
Usando PROJ.LIN
• Aplicaremos a função PROJ.LIN
como uma fórmula matricial na
região retangular de duas
colunas e cinco linhas acima
(H2:I6). Siga os seguintes passos:
• Selecione o intervalo H2:I6;
• Abra o assistente de função;
• Selecione a categoria Estatística, e
em seguida, a função PROJ.LIN.
Clique OK;
• Abra o
assistente de
função;
• Selecione a
categoria
Estatística, e
em seguida,
a função
PROJ.LIN.
Clique OK;
• Insira os argumentos da função conforme a
imagem acima. O intervalo de Y conhecidos é
B2:B16; X conhecidos é A2:A16. Os argumentos
seguintes são ajustados para VERDADEIRO:
desejamos que a constante b seja livre e
queremos as estatísticas de regressão.
• Ao terminar, não clique OK: pressione as
teclas Ctrl + Shift + Enter para que a fórmula
seja executada em modo matricial. Caso
contrário, a fórmula será preenchida apenas
em H2, em vez de todo o intervalo
selecionado. Observe o resultado:
Analisando os resultados do PROJ.LIN
• Como você pode ver na célula H2 contém a inclinação da reta
(a).
• H3 contém o desvio padrão da inclinação (σa).
• I2 contém o intercepto (b).
• I3 contém o desvio padrão do intercepto (σb).
• H4 contém o coeficiente de correlação ( r2 ).
• I4 contém o desvio padrão do coeficiente de correlação (σr2).
• A função da reta fica:
Y = a.X + b
ou
Y = 11,77.X - 150,31

Contenu connexe

Tendances

Isolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de Laranja
Isolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de LaranjaIsolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de Laranja
Isolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de LaranjaLuís Rita
 
Polinómios e monómios
Polinómios e monómiosPolinómios e monómios
Polinómios e monómiosaldaalves
 
Funções
FunçõesFunções
Funçõesbethbal
 
Estudo dirigido inteiro
Estudo dirigido inteiroEstudo dirigido inteiro
Estudo dirigido inteiroLucas Caetano
 
Aula 2 diagrama de fases
Aula 2 diagrama de fasesAula 2 diagrama de fases
Aula 2 diagrama de fasesGian Remundini
 
Sistemas de equações
 Sistemas de equações Sistemas de equações
Sistemas de equaçõesmarilia65
 
Cálculo do rendimento
Cálculo do rendimentoCálculo do rendimento
Cálculo do rendimentoIsadora Girio
 
introdução ao balanço de massa
introdução ao balanço de massaintrodução ao balanço de massa
introdução ao balanço de massamlbf23
 
Aula 13 balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11
Aula 13   balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11Aula 13   balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11
Aula 13 balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11Nelson Virgilio Carvalho Filho
 
Aula 14 balanço de energia em processos químicos - 06.05.11
Aula 14   balanço de energia em processos químicos - 06.05.11Aula 14   balanço de energia em processos químicos - 06.05.11
Aula 14 balanço de energia em processos químicos - 06.05.11Nelson Virgilio Carvalho Filho
 
Analise de Sensibilidade
Analise de SensibilidadeAnalise de Sensibilidade
Analise de SensibilidadeVivi Basilio
 
Relatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do Vinagre
Relatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do VinagreRelatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do Vinagre
Relatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do VinagreDhion Meyg Fernandes
 
Teorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matéria
Teorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matériaTeorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matéria
Teorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matériaO Bichinho do Saber
 

Tendances (20)

Isolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de Laranja
Isolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de LaranjaIsolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de Laranja
Isolamento do (+) - Limoneno a Partir do Óleo de Laranja
 
Polinómios e monómios
Polinómios e monómiosPolinómios e monómios
Polinómios e monómios
 
Funções
FunçõesFunções
Funções
 
GP4US - Pesquisa operacional exercicios resolvidos - metodo simplex
GP4US - Pesquisa operacional   exercicios resolvidos - metodo simplexGP4US - Pesquisa operacional   exercicios resolvidos - metodo simplex
GP4US - Pesquisa operacional exercicios resolvidos - metodo simplex
 
Estudo dirigido inteiro
Estudo dirigido inteiroEstudo dirigido inteiro
Estudo dirigido inteiro
 
Aula 2 diagrama de fases
Aula 2 diagrama de fasesAula 2 diagrama de fases
Aula 2 diagrama de fases
 
Sistemas de equações
 Sistemas de equações Sistemas de equações
Sistemas de equações
 
Cálculo do rendimento
Cálculo do rendimentoCálculo do rendimento
Cálculo do rendimento
 
Noções de probabilidade
Noções de probabilidadeNoções de probabilidade
Noções de probabilidade
 
introdução ao balanço de massa
introdução ao balanço de massaintrodução ao balanço de massa
introdução ao balanço de massa
 
Regressão Linear Múltipla
Regressão Linear MúltiplaRegressão Linear Múltipla
Regressão Linear Múltipla
 
Aula 13 balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11
Aula 13   balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11Aula 13   balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11
Aula 13 balanço de massa - prof. nelson (area 1) - 29.04.11
 
Aula 14 balanço de energia em processos químicos - 06.05.11
Aula 14   balanço de energia em processos químicos - 06.05.11Aula 14   balanço de energia em processos químicos - 06.05.11
Aula 14 balanço de energia em processos químicos - 06.05.11
 
Aula 30 testes de hipóteses
Aula 30   testes de hipótesesAula 30   testes de hipóteses
Aula 30 testes de hipóteses
 
Fórmulas de Eletromagnetismo
Fórmulas de EletromagnetismoFórmulas de Eletromagnetismo
Fórmulas de Eletromagnetismo
 
Analise de Sensibilidade
Analise de SensibilidadeAnalise de Sensibilidade
Analise de Sensibilidade
 
Relatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do Vinagre
Relatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do VinagreRelatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do Vinagre
Relatorio de Química Analítica II - Determinação da Acidez total do Vinagre
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Relatório viscosidade
Relatório viscosidade Relatório viscosidade
Relatório viscosidade
 
Teorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matéria
Teorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matériaTeorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matéria
Teorema de Pitágoras - Matemática 8º ano - Resumo da matéria
 

En vedette

Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...
Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...
Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...ANOOP SINGH SENGAR
 
1.5.coeficiente de viscosidade de um líquido
1.5.coeficiente de viscosidade de um líquido1.5.coeficiente de viscosidade de um líquido
1.5.coeficiente de viscosidade de um líquidoRui Oliveira
 
Cálculo de momento de inercia
Cálculo de momento de inerciaCálculo de momento de inercia
Cálculo de momento de inerciaYuri Milachay
 
Resolução do capítulo 1 brunetti[1]
Resolução do capítulo 1   brunetti[1]Resolução do capítulo 1   brunetti[1]
Resolução do capítulo 1 brunetti[1]Ídilla Kaenna
 
Apostila fenômenos de transporte a
Apostila fenômenos de transporte aApostila fenômenos de transporte a
Apostila fenômenos de transporte aFran Regeneração
 
Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos franco brunetti capitulo4
Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos   franco brunetti capitulo4Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos   franco brunetti capitulo4
Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos franco brunetti capitulo4Cristiano Fonseca Do Nascimento
 
Resolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunetti
Resolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunettiResolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunetti
Resolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunettiArgélio Paniago
 
Exercicios resolvidos
Exercicios resolvidosExercicios resolvidos
Exercicios resolvidosTiesco
 

En vedette (9)

Lista 1
Lista 1Lista 1
Lista 1
 
Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...
Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...
Banking Finance -April 2015-Interview of President & Deputy CEO, Zenith Softw...
 
1.5.coeficiente de viscosidade de um líquido
1.5.coeficiente de viscosidade de um líquido1.5.coeficiente de viscosidade de um líquido
1.5.coeficiente de viscosidade de um líquido
 
Cálculo de momento de inercia
Cálculo de momento de inerciaCálculo de momento de inercia
Cálculo de momento de inercia
 
Resolução do capítulo 1 brunetti[1]
Resolução do capítulo 1   brunetti[1]Resolução do capítulo 1   brunetti[1]
Resolução do capítulo 1 brunetti[1]
 
Apostila fenômenos de transporte a
Apostila fenômenos de transporte aApostila fenômenos de transporte a
Apostila fenômenos de transporte a
 
Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos franco brunetti capitulo4
Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos   franco brunetti capitulo4Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos   franco brunetti capitulo4
Solução dos exercícios de mecânica dos fluidos franco brunetti capitulo4
 
Resolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunetti
Resolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunettiResolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunetti
Resolucao de-exercicios-cap 2 - franco-brunetti
 
Exercicios resolvidos
Exercicios resolvidosExercicios resolvidos
Exercicios resolvidos
 

Similaire à Regressão linear PROJ.LIN

Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais
Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais
Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais Rodrigo Rodrigues
 
EMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdf
EMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdfEMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdf
EMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdfGabriel374282
 
Regressão Múltipla
Regressão MúltiplaRegressão Múltipla
Regressão MúltiplaFelipe Pontes
 
Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...
Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...
Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...Kleverton Saath
 
Operações do Sistema Elétrico de Potência
Operações do Sistema Elétrico de PotênciaOperações do Sistema Elétrico de Potência
Operações do Sistema Elétrico de PotênciaKevin Cardenas Belleza
 
E4 análise de regressão simples
E4   análise de regressão simplesE4   análise de regressão simples
E4 análise de regressão simplesThyago Borba
 
Algoritmos - Lógica de Programação
Algoritmos - Lógica de ProgramaçãoAlgoritmos - Lógica de Programação
Algoritmos - Lógica de ProgramaçãoElaine Cecília Gatto
 
Excel estatistica usando excel
Excel   estatistica usando excelExcel   estatistica usando excel
Excel estatistica usando excelgisa_legal
 

Similaire à Regressão linear PROJ.LIN (12)

Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais
Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais
Modelo de regressão linear: aspectos teóricos e computacionais
 
Revisao 2 2019.pdf
Revisao 2 2019.pdfRevisao 2 2019.pdf
Revisao 2 2019.pdf
 
TUTORIAL_GRÁFICO DE CONTROLE.pdf
TUTORIAL_GRÁFICO DE CONTROLE.pdfTUTORIAL_GRÁFICO DE CONTROLE.pdf
TUTORIAL_GRÁFICO DE CONTROLE.pdf
 
EMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdf
EMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdfEMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdf
EMA013_03-PROGRAMAO_LINEAR_METODO_SIMPLEX.pdf
 
Regressão Múltipla
Regressão MúltiplaRegressão Múltipla
Regressão Múltipla
 
Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...
Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...
Testes de especificação, diagnóstico e interpretação de Modelo OLS (Ordinary ...
 
Iteração de política
Iteração de políticaIteração de política
Iteração de política
 
Operações do Sistema Elétrico de Potência
Operações do Sistema Elétrico de PotênciaOperações do Sistema Elétrico de Potência
Operações do Sistema Elétrico de Potência
 
E4 análise de regressão simples
E4   análise de regressão simplesE4   análise de regressão simples
E4 análise de regressão simples
 
Otimização convexa e cvx
Otimização convexa e cvxOtimização convexa e cvx
Otimização convexa e cvx
 
Algoritmos - Lógica de Programação
Algoritmos - Lógica de ProgramaçãoAlgoritmos - Lógica de Programação
Algoritmos - Lógica de Programação
 
Excel estatistica usando excel
Excel   estatistica usando excelExcel   estatistica usando excel
Excel estatistica usando excel
 

Regressão linear PROJ.LIN

  • 1. Regressão linear (PROJ.LIN) Prof. Msc. Fabiano Souza Palgrossi
  • 2. O que é? • A função PROJ.LIN é a primeira entre duas funções de análise de regressão disponíveis no Excel, juntamente com a função PROJ.LOG. Ela é uma solução completa para regressão linear usando o método dos mínimos quadrados. • PROJ.LIN resolve o sistema linear Y = aX + b. • Y, a e X são vetores-linha ou coluna de comprimento apropriado: a função recebe Y, X e devolve a. Esta função também é capaz de fornecer estatísticas a respeito do processo de regressão, incluindo o erro máximo em cada variável, r2 e informações para teste F.
  • 3. Como aplicar a função • Utilize a seguinte fórmula: • =PROJ.LIN(y_conhecidos; x_conhecidos; constante; estatísticas) • Y_conhecidos é um intervalo (linha ou coluna) contendo os valores conhecidos na relação Y = aX + b; • X_conhecidos é o intervalo de valores de X disponíveis na relação Y = aX + b. Se este parâmetro não for fornecido, a função presumirá o intervalo {1, 2, 3...} para os valores conhecidos; • Constante é um valor lógico que determina se a constante b é diferente de zero (VERDADEIRO) ou não (FALSO); • Estatísticas é um valor lógico que determina se a função deve devolver as estatísticas de regressão ou não. Se estatísticas recebe o valor FALSO, a função devolverá apenas os coeficientes a.
  • 4. Como aplicar a função • PROJ.LIN devolve uma matriz de 5 linhas (se estatísticas está ajustado para VERDADEIRO) e n colunas, onde n é o número de variáveis de X. Dessa forma, PROJ.LIN deve ser utilizada como uma fórmula matricial. • No exemplo a seguir, desejamos elaborar um modelo de regressão para as vendas de uma sorveteria. Temos o volume de vendas e a temperatura média de quinze dias consecutivos, como na tabela abaixo: pressupõe- se que a relação entre temperatura e vendas seja aproximadamente linear. Observe:
  • 5. Usando PROJ.LIN • Aplicaremos a função PROJ.LIN como uma fórmula matricial na região retangular de duas colunas e cinco linhas acima (H2:I6). Siga os seguintes passos:
  • 6. • Selecione o intervalo H2:I6; • Abra o assistente de função; • Selecione a categoria Estatística, e em seguida, a função PROJ.LIN. Clique OK;
  • 7. • Abra o assistente de função; • Selecione a categoria Estatística, e em seguida, a função PROJ.LIN. Clique OK;
  • 8. • Insira os argumentos da função conforme a imagem acima. O intervalo de Y conhecidos é B2:B16; X conhecidos é A2:A16. Os argumentos seguintes são ajustados para VERDADEIRO: desejamos que a constante b seja livre e queremos as estatísticas de regressão.
  • 9. • Ao terminar, não clique OK: pressione as teclas Ctrl + Shift + Enter para que a fórmula seja executada em modo matricial. Caso contrário, a fórmula será preenchida apenas em H2, em vez de todo o intervalo selecionado. Observe o resultado:
  • 10. Analisando os resultados do PROJ.LIN • Como você pode ver na célula H2 contém a inclinação da reta (a). • H3 contém o desvio padrão da inclinação (σa). • I2 contém o intercepto (b). • I3 contém o desvio padrão do intercepto (σb). • H4 contém o coeficiente de correlação ( r2 ). • I4 contém o desvio padrão do coeficiente de correlação (σr2). • A função da reta fica: Y = a.X + b ou Y = 11,77.X - 150,31