Excel: como interpretar a saída da função proj.lin
Você pode usar a função PROJ.LIN para ajustar um modelo de regressão no Excel.
Esta função usa a seguinte sintaxe básica:
LINEST(known_y's, known_x's, const, stats)
Ouro:
- conhecidos_y’s : uma coluna de valores para a variável de resposta
- conhecidos_x’s : uma ou mais colunas de valores para as variáveis preditoras
- const : TRUE = calcula a interceptação normalmente, FALSE = força a interceptação a zero
- estatísticas : TRUE = calcula estatísticas de regressão adicionais, FALSE = calcula apenas coeficientes
O exemplo a seguir mostra como interpretar a saída da função PROJ.LIN na prática.
Exemplo: como interpretar a saída PROJ.LIN no Excel
Suponha que temos o seguinte conjunto de dados que contém uma variável preditora (x) e uma variável de resposta (y):
Podemos digitar a seguinte fórmula na célula D1 para realizar uma regressão linear simples com este conjunto de dados:
=LINEST( A2:A15 , B2:B15 , TRUE, TRUE)
A saída da função PROJ.LIN contém os coeficientes do modelo de regressão, bem como diversas estatísticas adicionais:
A captura de tela a seguir fornece uma explicação de cada valor no resultado:
Pelo resultado podemos ver:
- O coeficiente para β 0 é 3,52169 .
- O coeficiente para β1 é 0,693717 .
Usando esses valores, podemos escrever a equação para este modelo de regressão simples:
y = 3,52169 + 0,693717(x)
Interpretamos isso como significando que cada aumento adicional de uma unidade na variável preditora x está associado a um aumento médio de 0,693717 na variável de resposta y.
Interpretamos o termo original como significando que quando x é zero, o valor médio de y é 3,52169 .
Também podemos ver:
- O valor R-quadrado do modelo é 0,888 .
Interpretamos isso como significando que a variável preditora é capaz de explicar 88,8% da variação na variável resposta do modelo.
Relacionado: O que é um bom valor de R ao quadrado?
Recursos adicionais
Os tutoriais a seguir fornecem informações adicionais sobre regressão no Excel:
Como interpretar valores P na saída de regressão no Excel
Como adicionar uma linha de regressão a um gráfico de dispersão no Excel
Como realizar regressão polinomial no Excel