Regressão (estatística)

Exemplo de mínimos quadrados.
Exemplo de regressão linear.
Exemplo de regressão não linear

Em estatística, regressão é uma técnica que permite quantificar e inferir a relação de uma variável dependente (variável de resposta) com variáveis independentes (variáveis explicativas). A análise da regressão pode ser usada como um método descritivo da análise de dados (por exemplo, o ajustamento de curvas).

Há vários métodos de estimação tais como método dos mínimos quadrados, método dos momentos generalizado e logit. A escolha do modelo dependente do comportamento das variáveis e dos dados.[1]

Os principais problemas que devem ser enfrentados em uma regressão são: multicolinearidade, heteroscedasticidade, autocorrelação e endogeneidade.

Referências

  1. Izbicki, Santos (2018). «Machine Learning sob a ótica estatística» (PDF) 

Ver também

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Estatística
Estatística descritiva
Gráficos estatísticos
Inferência estatística
Estatística não-paramétrica
Análise de sobrevivência
  • Função de sobrevivência
  • Kaplan-Meier
  • Teste log-rank
  • Taxa de falha
  • Proportional hazards models
Amostragem
Distribuição de probabilidade
Correlação
Regressão
Análise multivariada
Séries temporais
  • Modelos para séries temporais
  • Tendência e sazonalidade
  • Modelos de suavização exponencial
  • ARIMA
  • Modelos sazonais
Controle de autoridade
Identificadores
  • MeSH: D012044
  • MeSH: E05.318.740.750
  • NCIt: C53237
  • UMLS: C0034980
  • Portal de economia e negócios
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