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Autoeficácia nas palavras do próprio Albert Bandura

Este artigo traduzido faz parte dos meus estudos de doutorado. Ele fornece um referencial teórico importante para estudantes e professores...

quarta-feira, 11 de maio de 2011

O que é uma regressão linear?




É uma maneira de transformar a relação entre duas variáveis contínuas numa equação do tipo y = b + ax. Objetivo principal de uma regressão: predição
No gráfico de dispersão (scatterplot) o cálculo da equação gera uma linha reta, como você pode ver na figura.






Esse gráfico demonstra uma linha de tendência entre o escore bruto no TPI de 2010/2 e o semestre cursado pelo participante.
O valor do R2 é o coeficiente de determinação: ele é calculado elevando-se ao quadrado o coeficiente de correlação r (que mede o grau de linearidade entre as variáveis). O coeficiente de determinação mede o percentual de variância de uma variável explicada pela outra variável. Lembrando: variância, que é o desvio padrão elevado ao quadrado, é uma medida da dispersão da variável. Com um R2 de 0,391, pode-se dizer que a etapa do estudante explica 39,1% da variância nos escores do TPI. Com isso podemos afirmar que o poder explicativo de um modelo de regressão entre escore bruto no TPI é de 39,1%.

Utilizando-se a teoria dos conjuntos, é mais fácil visualizar. Veja no desenho abaixo:




Imagine que cada conjunto representa a variância (desvio padrão ao quadrado, uma medida da dispersão da variável) de uma variável. A intersecção entre as duas variáveis é o percentual de variância explicada uma pela outra, representado pelo R2, no caso da relação entre escore bruto no TPI e etapa, esse percentual, como já disse, é de 39,1%, o que é ótimo pra nós – uma evidência incontestável de que os estudantes progridem mesmo ao longo do curso.


Outro dia eu explico como realizar a interpretação de uma regressão linear, os métodos de seleção de variáveis e a avaliação de seus pressupostos, mas agora eu vou pra regressão logística...

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