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Métodos Quantitativos

Métodos Quantitativos. Prof Samir Silveira. Aula 05: Método de Previsão. Regressão Linear. Correlação e Regressão são duas técnicas relacionadas Correlação: quantifica a intensidade (força) da relação, resulta em um número que exprime o grau de relacionamento entre duas variáveis

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Métodos Quantitativos

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Presentation Transcript

  1. Métodos Quantitativos Prof Samir Silveira

  2. Aula 05: Método de Previsão

  3. Regressão Linear • Correlação e Regressão são duas técnicas relacionadas • Correlação: quantifica a intensidade (força) da relação, resulta em um número que exprime o grau de relacionamento entre duas variáveis • Regressão: Explicita a forma dessa relação por meio de um equação matemática

  4. Regressão Linear • Quando se trabalha com duas ou mais variáveis, elas podem estar ou não relacionadas. • Se as variáveis estiverem relacionadas, podemos então estabelecer uma sentença matemática que estabeleça essa relação. • Análise de regressão é uma metodologia estatística que utiliza a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas (ou qualitativas) de tal forma que uma variável pode ser predita a partir da outra ou outras.

  5. Regressão Linear • Exemplos de variáveis que podemos calcular uma regressão: • Relação entre a idade e a estatura de uma criança • Relação entre numero de automóveis na rua e a poluição do ar • Relação entre vendas e marketing • Outros...

  6. Regressão Linear • Em resumo o objetivo da análise de regressão é encontrar uma função linear que permita: • Descrever e compreender a relação entre uma variável dependente (y) e uma ou mais variáveis independentes (x). • Projetar ou estimar uma variável em função de uma ou mais variáveis independentes

  7. Regressão Linear: Exemplo • O objetivo do diretor de vendas de uma rede de varejo é analisar a relação entre o investimento realizado em propaganda e as vendas das lojas da rede, para realizar projeções de vendas de futuros investimentos em propaganda. • A tabela seguinte registra uma amostra representativa extraída dos registros históricos das lojas de tamanho equivalente, com os valores de Propaganda e Vendas em milhões. • Analisar a possibilidade de definir um modelo que represente a relação entre essas duas variáveis .

  8. Regressão Linear: Exemplo • Variável Dependente = Y • Variável Independente = X • Fórmula Matemática  Y = A + B.X • A = uma constante (interseção) • B = multiplicador (variável independente)

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