Para a parametrização da parábola, consideremos primeiramente que o foco tenha as coordenadas (0, p/2), onde p é a distância do foco a reta diretriz. Neste caso, teremos que o vértice da parábola terá coordenadas (0, 0), ou seja, será a origem do plano cartesiano.
Parametrização é o processo de decisão e definição dos parâmetros necessários para uma especificação completa ou relevante de um modelo ou objeto geométrico. Algumas vezes, pode somente envolver a identificação de certos parâmetros ou variáveis.
∆y ∆x = tg α. Assim, com este argumento geométrico e intuitivo, interpretamos f′(x0) = tg α como sendo o coeficiente angular (ou a inclinaç˜ao) da reta t, tangente ao gráfico de f (ou seja, tangente `a curva y = f(x)) no ponto P0 = (x0,f(x0)).
A reta tangente a y = f(x) em (a, f(a)) é a reta que passa em (a, f(a)), cuja inclinação é igual a f '(a), a derivada de f em a.
Após inserir os dados, repita o procedimento que explicamos acima para a regressão linear:
Então agora vamos colocar em um gráfico a reta desses dados. Nesse menu você pode escolher o tipo de tendência que tem o seu gráfico e se quer mostrar a equação da linha também. Veja na figura acima que escolhemos Linear e logo embaixo marcamos a opção "Exibir Equação no Gráfico".
Para digitar uma equação do zero, pressione Alt + = no seu teclado. Escolha Inserir > Equação e selecione Inserir Nova Equação na parte inferior da galeria interna de equações.
Figura 1: Estruturar a tabela de dados no Excel, ir ao menu dados e clicar em análise de dados. Figura 2: Selecionar regressão. Figura 3: Selecionar o intervalo de dados desejado para as variáveis X e para as variáveis Y.
O modelo de regressão serve para prever comportamentos com base na associação entre duas variáveis que geralmente possuem uma boa correlação. Se você quisesse apenas saber qual o grau de relação entre as variáveis, calcular o coeficiente de Pearson seria suficiente.
Estas técnicas diferem em termos de tipo de variáveis dependentes e independentes e distribuição.
A regressão linear é uma metodologia desenvolvida a partir da estatística e da econometria. Este método serve para avaliar os efeitos que outras variáveis causam sobre uma variável analisada. A relação parte de uma variável de interesse (dependente) com outras que a possam influenciar.