REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 🚨🚨 EP 1

REGRESSÃO LINEAR
O que é uma regressão para que ela serve?
Em estatística ou econometria, regressão linear é uma equação para se estimar a condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas outras variáveis x. (Wikipédia)
De forma resumida, uma regressão serve para você estimar o valor de algo baseado em uma serie de outros dados históricos, exemplo: Você tem uma base de dados da valorização da sua casa a cada mês dos últimos 18 anos (2000–2018) e você vai usar essa base histórica para prever quanto sua casa vai valer daqui a 2 anos, ou seja, quanto a sua casa vai custar quando chegar em 2020? Eu não sei! Mas eu sei quem pode nos dizer isso:

O Modelo da nossa regressão
Modelo de regressão linear nos permite estudar as relações entre duas variáveis numéricas contínuas(algo que cresce ou decresce constantemente).
Uma variável de entrada (x) também chamada de variável preditor / explicativa / independente. Esse é o valor que você vai usar para podemos descobrir quanto cuta sua casa em 2020.
Uma variável de saída (y) também chamada de variável dependente resposta / resultado / dependente. Esse é o valor que você quer descobrir, no caso do exemplo acima, esse é o valor da sua casa em 2020.
A equação para nosso modelo de regressão linear simples pode ser escrita como:
y = b+a*x

Para que serve a regressão linear?
O que é regressão linear? A análise de regressão linear é usada para prever o valor de uma variável com base no valor de outra. A variável que deseja prever é chamada de variável dependente. A variável que é usada para prever o valor de outra variável é chamada de variável independente.

Como se faz uma regressão linear?

O que é a reta de regressão linear?
Regressão linear é o processo de traçar uma reta através dos dados em um diagrama de dispersão. A reta resume esses dados, o que é útil quando fazemos previsões.

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