INTRODUÇÃO À ANÁLISE DE REGRESSÃO APLICADA À ENGENHARIA FLORESTAL CUIABÁ, MT 2016/2

CORRELAÇÃO X REGRESSÃO INTRODUÇÃO CORRELAÇÃO X REGRESSÃO Solução de problemas florestais Redução do tempo e coleta de dados Explicar a relação de variáveis

A modelagem de regressão constitui um procedimento estatístico para se ajustar um modelo estatístico qualquer em que se envolvam várias variáveis que se relacionam mutuamente.

Dessa forma a modelagem de regressão têm os seguintes objetivos: Determinar uma função estatística, que possibilita descrever a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes; Testar hipóteses sobre a relação entre a variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.

Modelo de regressão/estatístico MODELO MATEMÁTICO E ESTATÍSTICO Modelo Matemático Modelo de regressão/estatístico

TIPOS DE REGRESSÃO LINEAR Simples Múltipla NÃO – LINEAR

ESTIMATIVA DOS PARÂMETROS Modelos lineares O estimativa dos parâmetros de um modelo de regressão podem ser feitos através do método de Mínimos Quadrados (MMQ), Método dos Momentos (MM) ou Método da Maxima Verossimilhança (MMV).

ESTIMATIVA DOS PARÂMETROS Modelos não lineares Os coeficientes dos modelos de Regressão não lineares não são estimados por MQO e sim por métodos iterativos; Esse métodos utilizam um algoritmo para resolver o problema dos mínimos quadrados não lineares; Dentre os vários tipos de algarismos podemos citar: Gauss-Newton, quase-Newton, Marquardt entre outros.

A técnica de MQO só pode ser aplicada em modelos não lineares que puderem ser linearizados.

INTERPRETAÇÃO DOS COEFICIENTES Constante de regressão coeficientes de regressão, pois estão associados com as variáveis Obs.: alguns autores chamam a constante de regressão tambem de coeficiente

REGRESSÃO PARA DADOS REPETIDOS Esse tipo de regressão é aplicado quando temos mais de um valor da variável resposta (Y) para o mesmo tratamento ou fator (X). Esse tipo de regressão é comumente utilizado em dados de delineamento experimentais quando os tratamentos (caso do delineamento) ou um dos fatores (fatorial ou parcela subdividada) são quantitativos e portante apresentam vários valores de Y (variável resposta) associados ao mesmo tratamento.

Esse tipo de regressão é analisado pelo teste de falta de ajuste ou falta de ajustamento.