{"id":3622,"date":"2023-07-16T12:04:36","date_gmt":"2023-07-16T12:04:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-logistica-em-planilhas-do-google\/"},"modified":"2023-07-16T12:04:36","modified_gmt":"2023-07-16T12:04:36","slug":"regressao-logistica-em-planilhas-do-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-logistica-em-planilhas-do-google\/","title":{"rendered":"Como realizar regress\u00e3o log\u00edstica no planilhas google"},"content":{"rendered":"

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A regress\u00e3o log\u00edstica<\/a> \u00e9 um m\u00e9todo que podemos usar para ajustar um modelo de regress\u00e3o quando a vari\u00e1vel de resposta<\/a> \u00e9 bin\u00e1ria.<\/span><\/p>\n

O exemplo passo a passo a seguir mostra como realizar a regress\u00e3o log\u00edstica no Planilhas Google.<\/span><\/span><\/p>\n

Etapa 1: Instale o XLMiner Analysis ToolPak<\/strong><\/h2>\n

Para realizar a regress\u00e3o log\u00edstica no Planilhas Google, primeiro precisamos instalar o XLMiner Analysis Toolpak<\/strong> gratuito.<\/span><\/p>\n

Para fazer isso, clique em Complementos > Obter Complementos<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

A seguir, digite XLMiner Analysis ToolPak<\/strong> na barra de pesquisa e clique no \u00edcone que aparece:<\/span> <\/p>\n

\"Instale<\/p>\n

Por fim, clique no bot\u00e3o azul Instalar<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"Pacote<\/p>\n

Passo 2: Insira os dados<\/strong><\/span><\/h2>\n

A seguir, inseriremos os seguintes dados no Planilhas Google:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ajustaremos um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica que usa pontos e ajuda a prever se um jogador de basquete ser\u00e1 convocado para a NBA (0 = N\u00e3o, 1 = Sim).<\/span><\/p>\n

Etapa 3: realizar regress\u00e3o log\u00edstica<\/strong><\/span><\/h2>\n

Para ajustar o modelo de regress\u00e3o log\u00edstica, clique na guia Extens\u00f5es<\/strong> , em seguida, clique em XL Miner Analysis ToolPak e<\/strong> , em seguida, clique em Iniciar<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

No painel que aparece no lado direito da tela, clique na seta suspensa ao lado de Regress\u00e3o Log\u00edstica<\/strong> e insira as seguintes informa\u00e7\u00f5es:<\/span> <\/p>\n

\"regress\u00e3o<\/p>\n

Ao clicar em OK<\/strong> , o resumo do modelo de regress\u00e3o log\u00edstica ser\u00e1 exibido:<\/span> <\/p>\n

\"sa\u00edda<\/p>\n

Os coeficientes no resultado indicam a mudan\u00e7a m\u00e9dia logar\u00edtmica nas chances de ser convocado.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, um aumento de uma unidade de ponto<\/b> est\u00e1 associado a um aumento m\u00e9dio de 0,212<\/b> nas chances de ser convocado.<\/span><\/p>\n

O sinal nos coeficientes nos diz se existe um positivo ou negativo associado entre cada vari\u00e1vel preditora e a vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, como os pontos t\u00eam sinal positivo para o coeficiente, isso significa que aumentar o valor dos pontos aumenta as chances de um jogador ser convocado (assumindo que as assist\u00eancias permane\u00e7am constantes).<\/span><\/p>\n

Por outro lado, como as assist\u00eancias t\u00eam sinal negativo para o coeficiente, isso significa que aumentar o valor das assist\u00eancias diminui a chance de um jogador ser convocado (assumindo que os pontos permane\u00e7am constantes).<\/span><\/p>\n

Os valores p no resultado tamb\u00e9m nos d\u00e3o uma ideia de qu\u00e3o eficaz \u00e9 cada vari\u00e1vel preditora em prever a probabilidade de ser elaborada:<\/span><\/p>\n