E-60. ANÁLISE DE REGRESSÃO: regressão linear simples (EXCEL 1)

Excel - Análise de Dados

 

SUMÁRIO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão
R múltiplo	0,905034168
Quadrado de R	0,819086845
Quadrado de R ajustado	0,796472701
Erro-padrão	5,749945999
Observações	10
ANOVA
	gl	SQ	MQ	F
Regressão	1	1197,504968	1197,504968	36,22011224
Residual	8	264,4950319	33,06187899
Total	9	1462
	Coeficientes	Erro-padrão	Stat t	valor P
Interceptar	-2,594038325	5,71289475	-0,454067235	0,661845964
Variável X 1	0,651880767	0,108316164	6,018314734	0,000316866
RESULTADO RESIDUAL
Observação	Y previsto	Residuais	Residuais-padrão
1	28,0443577	-7,0443577	-1,299433012
2	20,2217885	-2,221788502	-0,409840819
3	15,65862314	-6,658623137	-1,228278728
4	15,00674237	9,99325763	1,843399982
5	26,0887154	0,911284599	0,16809954
6	40,43009226	-2,430092264	-0,448265441
7	36,51880767	-3,518807665	-0,649094642
8	46,29701916	1,702980837	0,314139289
9	44,99325763	4,00674237	0,739101211
10	26,74059617	5,259403833	0,97017262
			André Frade, Nº 6286

Análise:

a) variável independente: humidade relativa (%)

   variável dependente: nº de choupos

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r = 0,91 . A correlação é positiva e forte. Quanto maior o valor da HR (%) maior tende a ser o número de choupos.

c) Equação da reta de regressão: y = 0,6519x - 2,594

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,8191 (0,82 ou 82%)

e) Valor estimado de Y da primeira unidade de análise: 28,0443577

f) Resíduo da primeira unidade de análise: -7,0443577

g) Resíduo padronizado da primeira unidade de análise: -1,299433012

h) Resíduo positivo significa que o valor observado de Y é superior ao valor estimado de Y (0 - E)

i) Resíduo negativo significa que o valor observado de Y é inferior ao valor estimado de Y (0 - E)