Primeiro passo: Selecione a aba dados no Excel e clique em “Análise de Dados”. No menu que aparecer selecione regressão. Segundo Passo: Selecione a coluna referente a variável dependente e em seguida selecione as colunas que armazenam os dados das variáveis explanatórias.
A regressão linear é um método estatístico utilizado para estabelecer uma relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. É um método comumente usado em análise de dados e aprendizado de máquina. A regressão linear múltipla, como o nome sugere, envolve mais de uma variável independente. Neste artigo, vamos discutir como fazer regressão linear múltipla no Excel.
A regressão linear múltipla é um método estatístico que envolve encontrar a relação entre uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes. É representado pela equação:
Onde Y é a variável dependente, X1, X2…Xn são as variáveis independentes, β0 é a intercepção, β1, β2…βn são os coeficientes, e ε é o termo de erro.
A regressão linear no Excel é uma função estatística que ajuda a encontrar a relação entre duas variáveis. Ela é representada pela função LINEST no Excel. A função LINEST retorna uma matriz de valores que descreve a relação estatística entre dois ou mais conjuntos de dados.
Siga estes passos para construir um modelo de regressão linear no Excel:
Passo 2: Seleccione os dados e vá ao separador ‘Inserir’. Clique no tipo de gráfico ‘Dispersão’ e escolha o tipo de gráfico que pretende.
Passo 3: Clique com o botão direito do rato em qualquer ponto de dados do gráfico e seleccione “Adicionar linha de tendência”.
Passo 4: Na caixa de diálogo “Format Trendline”, seleccione “Linear Regression” e marque as caixas “Display Equation on chart” e “Display R-squared value on chart”.
Passo 5: Clique em “Close” (Fechar) para sair da caixa de diálogo. A equação de regressão e o valor R-quadrado serão exibidos no gráfico.
Para obter a equação de regressão no Excel, siga estes passos:
Passo 2: Introduzir a fórmula ‘=LINEST(y-range,x-range,1,TRUE)’ numa célula.
Passo 3: Prima ‘Ctrl + Shift + Enter’ para introduzir a fórmula como uma fórmula de matriz.
Passo 4: Os valores do declive e da intercepção serão apresentados nas células.
Passo 5: Utilize os valores de declive e intercepção para criar a equação de regressão.
O que é R2 ajustado?
O R-quadrado ajustado é uma medida estatística que ajusta o valor R-quadrado para o número de variáveis independentes no modelo. Ele é calculado usando a fórmula:
R-quadrado ajustado = 1 – [(1 – R-quadrado) * (n – 1) / (n – k – 1)]
Como calcular o R2 ajustado?
Passo 1: Calcule o valor R-quadrado usando a função RSQ.
Passo 2: Introduza a fórmula ‘=1-((1-R2)*(n-1)/(n-k-1))’ numa célula.
Passo 3: Substituir “R2” pela referência da célula do valor R-quadrado, “n” pela dimensão da amostra e “k” pelo número de variáveis independentes.
Passo 4: Prima “Enter” para calcular o valor R-quadrado ajustado.
Conclusão
A regressão linear múltipla é uma importante ferramenta estatística que ajuda a analisar a relação entre uma variável dependente e várias variáveis independentes. O Excel fornece várias funções que facilitam a execução da regressão linear múltipla e o cálculo da equação de regressão e do valor R-quadrado ajustado. Seguindo as etapas descritas neste artigo, é possível criar um modelo de regressão linear no Excel e analisar seus dados com facilidade.
No Excel, r2 (R-quadrado) é uma medida estatística que representa a proporção da variância na variável dependente (y) que é previsível a partir das variáveis independentes (x) em um modelo de regressão linear múltipla. Varia de 0 a 1, com um valor mais alto indicando um melhor ajuste do modelo aos dados.
O artigo sugere a utilização da ferramenta “Análise de dados” no Excel para efectuar a regressão linear múltipla. Especificamente, o artigo recomenda seleccionar “Regressão” no menu Análise de dados, introduzir o intervalo de dados relevante, seleccionar o intervalo de saída e marcar a caixa “Rótulos”, se aplicável. O artigo não menciona a utilização da função “proj lin” no Excel para a regressão linear múltipla.