Vamos tentar entender a Regressão Linear Simples de forma visual (e já aproveitamos para aprender R!).
Em nosso exemplo, nós temos dados dos alunos do terceiro colegial da Escola X, suas mesadas em reais e as respectivas notas no Testão contendo todas as matérias.
Acreditamos que o desempenho do aluno melhore com uma mesada a mais, devido ao aumento do bem estar do aluno. Mas será que é verdade? Podemos fazer um modelo para a escola X e verificar isso.
Começamos apresentando os dados e um gráfico de dispersão nas figuras 1 e 2 respectivamente:
E como vamos saber exatamente quanto que um aumento na mesada impacta a nota dos alunos? Vamos rodar uma regressão no R da variável Mesada (variável independente) em Nota_Testão (nossa variável dependente) e verificar os resultados:
O que nos importa do resultado acima?
Com certeza tudo! O R não soltaria tanta coisa para nada.
Mas deixemos “tudo” de lado e hoje vamos apenas focar nos valores em estimate. Esses valores são os chamados BETAS da nossa regressão, e nada mais são do que os valores de a e b da nossa reta, mencionada no post anterior.
Ou seja, o que estamos querendo dizer aqui, é que a nota de um aluno no Testão será 5.39290 somado a 1.66339 multiplicado pela sua mesada. Ou seja, nossa equação da reta, onde y é a nota do Testão e x é a mesada, seria:
y = 5.39290 + 1.66339 * x
Ou seja, para cada 1 real adicionado na mesada, o aluno tira – em média – uma nota 1.66339 maior. Um aluno que ganha 10 reais a mais que seu colega, tira uma nota ~ 16 pontos a mais que seu colega.
E como é essa aproximação visualmente? É exatamente assim:
Agora, para os iniciantes em R, aí vai 5 linhas de código que gera esses gráficos e essa regressão (para executá-los não colocar os números na frente!):
dados <-read.table("C:/Users/Yukio/Desktop/dados_alunos.txt",header=T)
plot(dados$Mesada,dados$Nota_Testao)
regressao <- lm(dados$Mesada ~ dados$Nota_Testao)
abline(lm(dados$Nota_Testao ~ dados$Mesada),col="red")
summary(regressao)
Em breve coloco o que faz cada uma dessas linhas!
Continue seus estudos em: Regressão Linear Simples – Parte 3
Leia também: Resíduos de uma Regressão Linear no R
Problemas com R? Que tal começar em Primeiros passos no R Studio!
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