A regressão linear é um método estatístico para examinar a relação entre uma variável dependente, denotada como y, e uma ou mais variáveis independentes, denotadas como x. A variável dependente deve ser contínua, pois pode assumir qualquer valor, ou pelo menos próximo de contínuo.
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. Figura 4: Selecionar o nível de confiança de 95%, plotar resíduos e plotar a probabilidade normal.
Qual a importância da regressão linear simples? A regressão linear simples apresenta a relação causa e efeito de um problema. A partir da análise de dados, é possível identificar o problema que está impactando um processo produtivo.
Regressão múltipla é uma coleção de técnicas estatísticas para construir modelos que descrevem de maneira razoável relações entre várias variáveis explicativas de um determinado processo. A diferença entre a regressão linear simples e a múltipla é que na múltipla são tratadas duas ou mais variáveis explicativas.