quarta-feira, 28 de novembro de 2018

E-26: Análise de tendências: regressão linear (EXCEL)




Excel - Análise de Dados
SUMÁRIO DOS RESULTADOS

















Estatística de regressão








R múltiplo
0,93995







Quadrado de R
0,883505







Quadrado de R ajustado
0,868944







Erro-padrão
0,890853







Observações
10
















ANOVA









gl
SQ
MQ
F
F de significância



Regressão
1
48,15104
48,15104167
60,67268
5,29E-05



Residual
8
6,348958
0,793619792





Total
9
54,5
















Coeficientes
Erro-padrão
Stat t
valor P
95% inferior
95% superior
Inferior 95,0%
Superior 95,0%
Interceptar
11,42708
0,692444
16,50253906
1,83E-07
9,830305
13,02386
9,83
13,0238619
Variável X 1
-1,11979
0,143761
-7,789267137
5,29E-05
-1,4513
-0,78828
-1,5
-0,7882786



























RESULTADO RESIDUAL

















Observação
Y previsto
Residuais
Residuais-padrão





1
6,947917
0,052083
0,062011008





2
5,828125
-0,82813
-0,98597502





3
8,067708
-1,06771
-1,271225654





4
9,1875
0,8125
0,967371717





5
6,947917
1,052083
1,252622352





6
2,46875
-0,46875
-0,558099068





7
3,588542
1,411458
1,680498304





8
4,708333
-0,70833
-0,843349702





9
8,067708
-0,06771
-0,08061431





10
9,1875
-0,1875
-0,223239627




Gonçalo Gandum 

Análise:
a) variável independente: ??
   variável dependente: ??
b) Coeficiente de correlação de Pearson: r = ??
c) Equação da reta de regressão: ??
d) Coeficiente de determinação: R² = ??
e) Valor estimado de Y da primeira unidade de análise: ??
f) Resíduo da primeira unidade de análise: ??
g) Resíduo padronizado da primeira unidade de análise: ??

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