11.10:

11.10: Regressão Múltipla

Multiple Regression

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Multiple Regression

11.9: Prediction Intervals

2,949 Views

•

01:25 min

•

April 30, 2023

Overview

A regressão múltipla avalia uma relação linear entre uma resposta ou variável dependente e duas ou mais variáveis independentes. Tem muitas aplicações práticas.

Os agricultores podem usar a regressão múltipla para determinar o rendimento da cultura com base em mais de um fator, como disponibilidade de água, fertilizantes, propriedades do solo, etc. Aqui, o rendimento da cultura é a resposta ou variável dependente, pois depende das outras variáveis independentes. A análise requer a construção de um gráfico de dispersão seguido de uma equação de regressão linear múltipla para calcular o coeficiente de determinação múltiplo, R². Suponha que o valor de R² seja 96%; Pode-se interpretar que as diferentes combinações de água e fertilizante explicam 96% da variação na produtividade da cultura.

No entanto, o valor de R² aumenta com o número de variáveis independentes. Assim, um coeficiente de determinação ajustado que leva em conta o tamanho da amostra e o número de variáveis é usado durante a análise.

Transcript

A regressão múltipla é uma ferramenta estatística utilizada para analisar a relação entre mais de duas variáveis.

A regressão múltipla pode ser modelada em uma equação simples que estima a relação linear entre a resposta ou variável dependente, com mais de um preditor ou variáveis independentes.

Por exemplo, o consumo de água dos atletas está positivamente correlacionado com a temperatura e a quantidade total de tempo praticado.

Aqui, a temperatura e a quantidade total de tempo praticada são as variáveis preditoras que podem ser definidas independentemente. O consumo de água é a variável de resposta, pois depende das outras duas variáveis.

Como o cálculo manual da equação de regressão múltipla é geralmente complexo, o software é usado para resolvê-lo.

O coeficiente de determinação múltiplo é calculado para medir o quão bem a equação se ajusta ao conjunto de dados. Isso significa que as mudanças de temperatura e a quantidade total de tempo praticado podem explicar 97% da variação no consumo de água.

No entanto, à medida que mais variáveis são usadas, R² geralmente aumenta.

Nesses casos, é calculado o coeficiente de determinação ajustado, que leva em conta o tamanho da amostra e o número de variáveis preditoras.

Key Terms and definitions

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for

Tags

Multiple Regression Dependent Variable Independent Variables Crop Yield Linear Relationship Scatter Plot Multiple Linear Regression Equation Coefficient Of Determination R2 Adjusted Coefficient Of Determination Sample Size Water Availability Fertilizer Soil Properties