O que é regression linear?

A regressão linear é uma técnica estatística amplamente utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ela permite fazer previsões e entender como as variáveis estão relacionadas entre si. A regressão linear é um dos pilares da análise preditiva e é essencial em muitos campos, como economia, ciências sociais e engenharia.

O que é Regressão Linear?

A regressão linear busca ajustar uma linha (ou plano, em dimensões superiores) através de um conjunto de pontos de dados. Essa linha representa a tendência central dos dados e é definida de forma a minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos pela linha.

Como Funciona a Regressão Linear?

O método mais comum para determinar a linha de melhor ajuste é o método dos mínimos quadrados. Este método calcula os coeficientes da linha que minimizam a soma dos quadrados das distâncias verticais entre os pontos de dados e a linha ajustada.

Aplicações da Regressão Linear

A regressão-linear tem diversas aplicações práticas:

• Previsão: Utilizada para prever valores futuros com base em dados históricos.
• Análise de Tendências: Identifica tendências nos dados ao longo do tempo.
• Otimização: Auxilia na otimização de processos e na tomada de decisões baseada em dados.

Benefícios da Regressão Linear

Um dos principais benefícios da regressão linear é sua simplicidade e interpretabilidade. Os coeficientes da regressão fornecem uma medida direta do impacto das variáveis independentes sobre a variável dependente.