Como realizar a regressão linear em uma calculadora ti-84

A regressão linear é um método que podemos usar para compreender a relação entre uma variável explicativa, x, e uma variável de resposta, y.

Este tutorial explica como realizar regressão linear em uma calculadora TI-84.

Exemplo: regressão linear em uma calculadora TI-84

Suponha que queiramos compreender a relação entre o número de horas que um aluno estuda para um exame e a nota que recebe no exame.

Para explorar essa relação, podemos realizar as seguintes etapas em uma calculadora TI-84 para realizar uma regressão linear simples usando horas estudadas como variável explicativa e nota do exame como variável resposta.

Passo 1: Insira os dados.

Primeiro, inseriremos os valores dos dados para a variável explicativa e a variável de resposta. Pressione Stat e depois pressione EDIT . Insira os seguintes valores para a variável explicativa (horas estudadas) na coluna L1 e os valores para a variável resposta (nota do exame) na coluna L2:

Etapa 2: execute a regressão linear.

A seguir, realizaremos uma regressão linear. Pressione Stat e vá até CALC . Em seguida, vá até 8: Linreg(a+bx) e pressione Enter .

Para Xlist e Ylist, certifique-se de que L1 e L2 estejam selecionados, pois essas são as colunas que usamos para inserir nossos dados. Deixe FreqList vazio. Role para baixo até Calcular e pressione Enter . A seguinte saída aparecerá automaticamente:

Etapa 3: interprete os resultados.

A partir dos resultados, podemos ver que a equação de regressão estimada é:

nota do exame = 68,7127 + 5,5138*(horas)

Interpretamos o coeficiente de horas como significando que para cada hora adicional estudada, a nota do exame deve aumentar em média 5,5138 . Interpretamos o coeficiente da interceptação como significando que a nota esperada no exame para um aluno que estuda zero horas é 68,7127 .

Podemos usar esta equação de regressão estimada para calcular a nota esperada no exame de um aluno, com base no número de horas de estudo.

Por exemplo, um aluno que estuda três horas deverá obter nota 85,25 no exame:

nota do exame = 68,7127 + 5,5138*(3) = 85,25

Também podemos ver que r ao quadrado para o modelo de regressão é r ² = 0,7199 .

Este valor é conhecido como coeficiente de determinação. É a proporção da variância na variável resposta que pode ser explicada pela variável explicativa. Neste exemplo, 71,99% da variação nas notas dos exames pode ser explicada pela quantidade de horas estudadas.

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