E-33: Análise de tendências: regressão não linear - F. Exponencial (SPSS)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. EXPONENCIAL (SPSS)

 SPSS - Gráfico

SPSS - Tabela com:
-coeficientes de regressão (constante ; b1)
- coeficiente de determinação (R quadrado) 

Sumarização do modelo e estimativas dos parâmetros
Variável dependente:   NumHabitantes
Equação	Sumarização do modelo					Estimativas de Parâmetro
	R quadrado	F	gl1	gl2	Sig.	Constante	b1
Exponencial	,957	177,245	1	8	,000	806,664	,422
A variável independente é Anos.                                                                                                       MAD-IGOT UL

SPSS - Tabela com:

-  Valores estimados de Y (FIT_1)

- Resíduos (ERR_1)

- Intervalo de confiança dos valores estimados de Y [UCL_1  - LCL_1]

Análise:  

a) variável independente: anos

    variável dependente: nº de habitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r = 0,90

c) Equação: y = 806,66e^0,4259x

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,9568

e) Valor estimado de Y da 1ª unidade de análise: 1229,99

f) Resíduo da 1ª unidade de análise: -129,99

g) Intervalo de Confiança do valor estimado de Y da 1ª unidade de análise para uma probabilidade de 95%: [ 569,59 ; 2656,06]

E-32: Análise de tendências: regressão não linear - F. Exponencial (EXCEL)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. EXPONENCIAL (EXCEL)

 Excel - Gráficos

Análise:

a) Variável independente: Anos

   Variável dependente: Número de habitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r= 0,90

c) Equação: y = 806,66e^0,4219x

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,9568

e) Coeficiente de correlação: r= 0,90

E-31: Análise de tendências: regressão não linear - F. Potência (SPSS)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. POTÊNCIA (SPSS)

 SPSS - Gráfico

SPSS - Tabela com:
-coeficientes de regressão (constante ; b1)
- coeficiente de determinação (R quadrado)

Sumarização do modelo e estimativas dos parâmetros
Variável dependente:   NumVisitantes
Equação	Sumarização do modelo					Estimativas de Parâmetro
	R quadrado	F	gl1	gl2	Sig.	Constante	b1
Potência	,986	579,373	1	8	,000	8848,191	-1,938
A variável independente é Distância.                                                                                           MAD-IGOT UL

SPSS - Tabela com:

-  Valores estimados de Y (FIT_1)

- Resíduos (ERR_1)

- Intervalo de confiança dos valores estimados de Y [UCL_1  - LCL_1]

Análise:

a) variável independente: distância

    variável dependente: nº de visitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r = 0,90

c) Equação: y = 8848,2x^-1,938

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,9364

e) Valor estimado de Y da 1ª unidade de análise: 391,17

f) Resíduo da 1ª unidade de análise: 32,83

g) Intervalo de Confiança do valor estimado de Y da 1ª unidade de análise para uma probabilidade de 95%: [ 210,33 ; 727,47 ]

E-30: Análise de tendências - regressão não linear - F. Potência (EXCEL)

REGRESSÃO NÃO LINEAR - F. POTÊNCIA (EXCEL)

 Excel - Gráficos

Análise:

a) Variável independente: Distância

     Variável dependente: Número de habitantes

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r= 0,90

c) Equação: y= 8848,2x^-1,938

d) coeficiente de determinação:  R² = 0,9864

e) Coeficiente de correlação: 0,90

E-29: Análise de tendências: regressão linear (SPSS)

REGRESSÃO LINEAR (SPSS)

 

 SPSS - Gráfico

SPSS - Tabela com
-coeficientes de regressão (constante ; b1)
- coeficiente de determinação (R quadrado)

Sumarização do modelo e estimativas dos parâmetros
Variável dependente: NumAssalt
Equação	Sumarização do modelo					Estimativas de Parâmetro
	R quadrado	F	gl1	gl2	Sig.	Constante	b1
Linear	,884	60,673	1	8	,000	11,427	-1,120
A variável independente é NumPolic                                                                                        MAD – IGOT UL

SPSS - Tabela com

-  Valores estimados de Y (FIT_1)

- Resíduos (ERR_1)

- Intervalo de confiança dos valores estimados de Y [UCL_1  - LCL_1]

Análise: 

a) variável independente: 

   variável dependente: 

b) Coeficiente de correlação de Pearson: 

c) Equação da reta de regressão: 

 

d) Coeficiente de determinação: 

e) Valor estimado de Y da última unidade de análise: 

f) Resíduo da última unidade de análise: 

g) Intervalo de confiança do valor estimado de Y da última unidade de análise com uma probabilidade de 95%: 

E-28: Análise de tendências: regressão linear (SPSS)

REGRESSÃO LINEAR (SPSS)

SPSS - Gráfico

SPSS - Tabela com
-coeficientes de regressão (constante ; b1)
- coeficiente de determinação (R quadrado)

Sumarização do modelo e estimativas dos parâmetros
Variável dependente:   Precipitação
Equação	Sumarização do modelo					Estimativas de Parâmetro
	R quadrado	F	gl1	gl2	Sig.	Constante	b1
Linear	,813	34,686	1	8	,000	7,282	,161
A variável independente é Altitude.                                                                            MAD – IGOT UL

SPSS - Tabela com
-  Valores estimados de Y (FIT_1)

- Resíduos (ERR_1)

- Intervalo de confiança dos valores estimados de Y [UCL_1  - LCL_1]

Análise: 

a) - variável independente: altitude

     - variável dependente: precipitação

b) Coeficiente de correlação de Pearson: o,90

c) Equação da reta de regressão: y= 0,161x+ 7,282

d) Coeficiente de determinação: 0,813

e) Valor estimado de Y da última unidade de análise: 7,44320

f) Resíduo da última unidade de análise: 0,64680

g) Intervalo de confiança do valor estimado de Y da última unidade de análise com uma probabilidade de 95%: [5,57965; 9,30674]