Calculadora de regressão linear múltipla


Instruções: Você pode usar esta calculadora de regressão linear múltipla para estimar um modelo linear fornecendo os valores de amostra para vários preditores \((X_i)\) e uma variável dependente \((Y)\), usando a planilha abaixo. Clique no botão "Add Predictor" para adicionar mais variáveis independentes (até 5):


Calculadora de regressão linear múltipla

mais sobre isso Calculadora De Regressão Linear Múltipla com etapas, para que você tenha uma perspectiva mais profunda dos resultados que serão fornecidos por esta calculadora.

A regressão linear múltipla é muito semelhante à regressão linear simples, apenas que dois ou mais preditores \(X_1\), \(X_2\), ..., \(X_n\) são usados para prever uma variável dependente \(Y\).

O que é o modelo linear múltiplo

A fórmula do modelo de regressão linear múltipla é

\[ Y = \displaystyle \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_n X_n + \epsilon\]

onde \(\epsilon\) é o termo de erro que tem a propriedade de ser normalmente distribuído com média 0 e variância constante \(\epsilon ~ N(0, \sigma^2)\).

Calculadora De Regressão Linear Múltipla

Depois de fornecer valores amostrais para os preditores \(X_1\), \(X_2\), ..., \(X_n\) e a variável de resposta \(Y\), as estimativas dos coeficientes de inclinação da população são obtidas minimizando o soma total dos erros quadrados . O modelo estimado é expresso como:

\[ \hat Y = \displaystyle \hat\beta_0 + \hat\beta_1 X_1 + \hat\beta_2 X_2 + ... + \hat\beta_n X_n\]

Como você calcula a regressão linear múltipla?

1) Primeiro, você precisa coletar seus dados. Você precisa ter uma variável dependente (Y) e uma ou mais variáveis independentes (X's)

2) Em seguida, você precisa ter certeza de que as variáveis possuem o nível de medição adequado, principalmente a variável dependente. Na verdade, você precisa ter certeza de que a variável dependente Y é uma variável de escala.

3) Em seguida, você precisa garantir que os dados tenham distribuições relativamente em formato de sino, ou pelo menos que os dados não sejam fortemente distorcidos, para testar a validade da suposição de regressão linear.

4) Por fim, coloque os dados em forma tabular e use nossa calculadora, Excel, ou a calculadora de sua preferência.

Cálculo de regressão linear múltipla com excel

Posso calcular uma regressão múltipla com Excel? Com certeza, e na verdade pode ser um dos métodos mais comumente usados para calcular regressões lineares .

O Excel fornecerá um resumo bem completo, com o coeficiente de determinação , coeficientes de regressão, erros padrão e valores p associados, que determinarão a significância estatística de cada preditor.

A única coisa que falta no Excel é que ele não mostra cálculos passo a passo, como este Calculadora de Regressão Linear Múltipla faz.

Interpretação da análise de regressão múltipla

Então, como você interpreta o resultado de uma análise de regressão linear? Primeiro, e mais importante, você tem os coeficientes de regressão, que representam mudanças marginais na variável dependente, quando a variável independente correspondente aumenta em uma unidade, ao manter constantes todos os demais preditores.

É necessário ter muito cuidado na interpretação destes coeficientes, pois só faz sentido fazê-lo quando o coeficiente correspondente é estatisticamente significativo.

Calculadora De Regressão Linear Múltipla

Mais calculadoras de regressão

Você não encontrará uma ferramenta mais versátil do que a regressão linear. É aplicado em tantos contextos que a fama é certamente merecida.

Observe que isso Calculadora de Regressão Múltipla envolve vários preditores. Se, por outro lado, você quiser usar apenas um preditor, poderá usar este calculadora de regressão linear simples em vez de.

Um caso que é uma combinação de uma regressão linear simples (com um preditor) e uma regressão linear múltipla (com vários preditores) é esta calculadora de regressão polinomial. Para uma regressão polinomial, existe um preditor \(X\), mas também usamos como preditores uma série de potências inteiras de \(X\).

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