Regressão Linear (EXCEL)
Excel - Gráficos
Excel - Análise de Dados
SUMÁRIO DOS RESULTADOS
|
|||||||||
Estatística de regressão
|
|||||||||
R múltiplo
|
0,901435
|
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Quadrado de
R
|
0,812585
|
||||||||
Quadrado de
R ajustado
|
0,789158
|
||||||||
Erro-padrão
|
0,740629
|
||||||||
Observações
|
10
|
||||||||
ANOVA
|
|||||||||
gl
|
SQ
|
MQ
|
F
|
F de significância
|
|||||
Regressão
|
1
|
19,02639
|
19,02639
|
34,68607
|
0,000366
|
||||
Residual
|
8
|
4,388249
|
0,548531
|
||||||
Total
|
9
|
23,41464
|
|||||||
Coeficientes
|
Erro-padrão
|
Stat t
|
valor P
|
95% inferior
|
95% superior
|
Inferior 95,0%
|
Superior 95,0%
|
||
Interceptar
|
7,282313
|
0,342731
|
21,24787
|
2,53E-08
|
6,491973
|
8,072653
|
6,491973
|
8,072653
|
|
Variável X
1
|
0,160883
|
0,027317
|
5,889488
|
0,000366
|
0,09789
|
0,223876
|
0,09789
|
0,223876
|
|
RESULTADO
RESIDUAL
|
|||||||||
Observação
|
Y previsto
|
Residuais
|
Residuais-padrão
|
||||||
1
|
8,263699
|
0,236301
|
0,338409
|
||||||
2
|
9,775997
|
-1,066
|
-1,52662
|
||||||
3
|
11,06306
|
1,22694
|
1,75711
|
||||||
4
|
10,66085
|
-0,56085
|
-0,8032
|
||||||
5
|
7,87758
|
-0,77758
|
-1,11358
|
||||||
6
|
7,427108
|
-0,22711
|
-0,32524
|
||||||
7
|
7,31449
|
0,54551
|
0,781229
|
||||||
8
|
9,969057
|
0,030943
|
0,044314
|
||||||
9
|
7,764962
|
-0,05496
|
-0,07871
|
||||||
10
|
7,443196
|
0,646804
|
0,926293
|
||||||
MAD – IGOT UL
|
|||||||||
Análise:
a) variável independente: Altitude (m*100)
variável dependente:
Precipitação (mm*100)
b) Coeficiente de correlação de Pearson: r = 0,90 . A correlação é positiva e forte. Quanto maior o valor da altitude (m*100) maior tende a ser o valor da precipitação (mm*100).
c) Equação da reta de regressão: y = 0,1609x + 7,2823
d) Coeficiente de determinação: R² = 0,8126 (0,81 ou 81%)
e) Valor estimado de Y da primeira unidade de análise: 8,263699
f) Resíduo da primeira unidade de análise: 0,236301
g) Resíduo padronizado da primeira unidade de análise: 0,338409
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