A regressão consiste em determinar uma função que melhor se ajusta aos pontos do diagrama de dispersão. A regressão linear simples trata do ajuste de uma reta do tipo y = ax b aos pontos do diagrama de dispersão. Um dos principais usos da regressão é na realização de previsões de resultados. AKAMINE, Carlos Takeo. Estudo Dirigido de Estatística Descritiva. 3ª. ed. rev. São Paulo: Érica, 2013. Sobre a regressão linear, assinale V para Verdadeiro e F para Falso: I. A regressão linear tem como objetivo analisar a porcentagem de variações dos valores de Y em função de X. II. A regressão linear explica a força entre duas variáveis, X e Y. III. Por meio da regressão linear conseguimos estimar valores de uma variável baseada em valores conhecidos de outra variável. As afirmativas I, II e III são, respectivamente:
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F - F - V.
A regressão envolve a determinação de uma função que se ajusta mais corretamente aos pontos de um diagrama de dispersão. No contexto estatístico ou na econometria, a regressão linear consiste em uma equação para a estimativa da condicional de uma variável y, considerando os valores de algumas outras variáveis x.
A regressão linear do tipo simples consiste no ajusto de uma reta do tipo y = axb. Em que através da mesma é possível estimar os valores de uma variável.
Bons estudos!
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