<\/p>\n
A an\u00e1lise de regress\u00e3o<\/strong> \u00e9 uma das t\u00e9cnicas mais comumente usadas em estat\u00edstica.<\/span><\/p>\n O objetivo fundamental da an\u00e1lise de regress\u00e3o \u00e9 ajustar um modelo que melhor descreva o relacionamento entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta<\/a> .<\/span><\/p>\n Neste artigo, compartilhamos os 7 modelos de regress\u00e3o mais comumente usados na vida real e quando usar cada tipo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n A regress\u00e3o linear \u00e9 usada para ajustar um modelo de regress\u00e3o que descreve a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta num\u00e9rica.<\/span><\/p>\n Use quando:<\/b><\/span><\/span><\/p>\n Exemplo:<\/strong> Uma empresa de varejo pode ajustar um modelo de regress\u00e3o linear usando gastos com publicidade para prever as vendas totais.<\/span><\/p>\n Dado que a rela\u00e7\u00e3o entre estas duas vari\u00e1veis \u00e9 provavelmente linear (mais dinheiro gasto em publicidade geralmente resulta em mais vendas) e a vari\u00e1vel de resposta (vendas totais) \u00e9 uma vari\u00e1vel num\u00e9rica cont\u00ednua, faz sentido ajustar um modelo de regress\u00e3o linear.<\/span><\/p>\n Recurso:<\/strong><\/span> Uma Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Regress\u00e3o Linear M\u00faltipla<\/a><\/p>\n A regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 usada para ajustar um modelo de regress\u00e3o que descreve o relacionamento entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta bin\u00e1ria.<\/span><\/p>\n Use quando:<\/b><\/span><\/p>\n Exemplo:<\/strong> Pesquisadores m\u00e9dicos podem ajustar um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica usando exerc\u00edcios e h\u00e1bitos de fumar para prever a probabilidade de um indiv\u00edduo ter um ataque card\u00edaco.<\/span><\/p>\n Como a vari\u00e1vel resposta (ataque card\u00edaco) \u00e9 bin\u00e1ria \u2013 um indiv\u00edduo sofre um ataque card\u00edaco ou n\u00e3o \u2013 \u00e9 apropriado ajustar um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica.<\/span><\/p>\n Recurso:<\/strong><\/span> Uma Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Regress\u00e3o Log\u00edstica<\/a><\/p>\n A regress\u00e3o polinomial \u00e9 usada para ajustar um modelo de regress\u00e3o que descreve a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta num\u00e9rica.<\/span><\/p>\n Use quando:<\/b><\/span><\/p>\n Exemplo:<\/strong> Os psic\u00f3logos podem ajustar uma regress\u00e3o polinomial usando \u201choras trabalhadas\u201d para prever a \u201cfelicidade geral\u201d dos funcion\u00e1rios de um determinado setor.<\/span><\/p>\n A rela\u00e7\u00e3o entre essas duas vari\u00e1veis \u00e9 provavelmente n\u00e3o linear. Ou seja, \u00e0 medida que o n\u00famero de horas aumenta, um indiv\u00edduo pode reportar maior felicidade, mas para al\u00e9m de um certo n\u00famero de horas trabalhadas, \u00e9 prov\u00e1vel que a felicidade global diminua. Como esta rela\u00e7\u00e3o entre a vari\u00e1vel preditora e a vari\u00e1vel resposta \u00e9 n\u00e3o linear, faz sentido ajustar um modelo de regress\u00e3o polinomial.<\/span><\/p>\n Recurso:<\/strong><\/span> Uma Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Regress\u00e3o Polinomial<\/a><\/p>\n A regress\u00e3o Ridge \u00e9 usada para ajustar um modelo de regress\u00e3o que descreve a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta num\u00e9rica.<\/span><\/p>\n Use quando:<\/b><\/span><\/p>\n Exemplo:<\/strong> um cientista de dados de basquete pode ajustar um modelo de regress\u00e3o de cume usando vari\u00e1veis preditoras como pontos, assist\u00eancias e rebotes para prever os sal\u00e1rios dos jogadores.<\/span><\/p>\n \u00c9 prov\u00e1vel que as vari\u00e1veis preditoras estejam altamente correlacionadas, uma vez que os melhores jogadores tendem a ter mais pontos, assist\u00eancias e rebotes. Portanto, \u00e9 prov\u00e1vel que a multicolinearidade seja um problema, portanto podemos minimizar esse problema usando a regress\u00e3o de crista.<\/span><\/p>\n Recurso:<\/strong><\/span> Uma introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 regress\u00e3o de Ridge<\/a><\/p>\n A regress\u00e3o Lasso \u00e9 muito semelhante \u00e0 regress\u00e3o Ridge e \u00e9 usada para ajustar um modelo de regress\u00e3o que descreve a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta num\u00e9rica.<\/span><\/p>\n Use quando:<\/b><\/span><\/p>\n Exemplo:<\/strong> Um economista pode ajustar um modelo de regress\u00e3o la\u00e7o utilizando vari\u00e1veis preditoras como o total de anos de escolaridade, horas trabalhadas e custo de vida para prever o rendimento familiar.<\/span><\/p>\n As vari\u00e1veis preditoras est\u00e3o provavelmente altamente correlacionadas, uma vez que indiv\u00edduos mais instru\u00eddos tamb\u00e9m tendem a viver em cidades com custos de vida mais elevados e a trabalhar mais horas. Portanto, \u00e9 prov\u00e1vel que a multicolinearidade seja um problema, portanto podemos minimizar esse problema usando a regress\u00e3o la\u00e7o.<\/span><\/p>\n Observe que a regress\u00e3o Lasso e a regress\u00e3o Ridge s\u00e3o bastante semelhantes. Quando a multicolinearidade \u00e9 um problema em um conjunto de dados, \u00e9 recomendado ajustar um modelo de regress\u00e3o Lasso e Ridge para ver qual modelo funciona melhor.<\/span><\/p>\n Recurso:<\/strong><\/span> Uma Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Regress\u00e3o Lasso<\/a><\/p>\n A regress\u00e3o de Poisson \u00e9 usada para ajustar um modelo de regress\u00e3o que descreve a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n Use quando:<\/b><\/span><\/p>\n Exemplo:<\/strong> Uma universidade pode usar a regress\u00e3o de Poisson para examinar o n\u00famero de alunos que se formaram em um programa universit\u00e1rio espec\u00edfico com base em seu GPA quando ingressaram no programa e em seu g\u00eanero.<\/span><\/p>\n Neste caso, como a vari\u00e1vel resposta s\u00e3o dados de contagem (podemos \u201ccontar\u201d o n\u00famero de alunos concluintes \u2013 200, 250, 300, 413, etc.), \u00e9 apropriado utilizar a regress\u00e3o de Poisson.<\/span><\/p>\n Recurso:<\/strong><\/span> Uma introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 regress\u00e3o de Poisson<\/a><\/p>\n A regress\u00e3o quant\u00edlica \u00e9 usada para ajustar um modelo de regress\u00e3o que descreve a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta.<\/span><\/p>\n Use quando:<\/b><\/span><\/p>\n Exemplo:<\/strong> um professor pode usar a regress\u00e3o quant\u00edlica para prever o percentil 90 esperado das notas dos exames com base no n\u00famero de horas estudadas:<\/span><\/p>\n Nesse caso, como o professor deseja prever um percentil espec\u00edfico da vari\u00e1vel resposta (notas dos exames), \u00e9 adequado utilizar a regress\u00e3o quant\u00edlica.<\/span><\/p>\n Recurso:<\/strong><\/span> Uma Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Regress\u00e3o Quant\u00edlica<\/a><\/p>\n 4 exemplos de uso de regress\u00e3o linear na vida real<\/a> A an\u00e1lise de regress\u00e3o \u00e9 uma das t\u00e9cnicas mais comumente usadas em estat\u00edstica. O objetivo fundamental da an\u00e1lise de regress\u00e3o \u00e9 ajustar um modelo que melhor descreva o relacionamento entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta . Neste artigo, compartilhamos os 7 modelos de regress\u00e3o mais comumente usados na vida real […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1963","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n 1. Regress\u00e3o linear<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
2. Regress\u00e3o log\u00edstica<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
3. Regress\u00e3o polinomial<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
4. Regress\u00e3o do cume<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
5. Regress\u00e3o do La\u00e7o<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
6. Regress\u00e3o de Poisson<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
7. Regress\u00e3o quant\u00edlica<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
4 exemplos de uso de regress\u00e3o log\u00edstica na vida real<\/a>
ANOVA vs regress\u00e3o: qual a diferen\u00e7a?<\/a>
O guia completo: como relatar resultados de regress\u00e3o<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"