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Adriano Messias Pinheiro Bezerra
Raislan Augusto Soares
Vitor Fernandes Targino

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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).

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Tipos De Regressão, Clique e Conheça Cada Um.

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Tipos De Regressão, Clique e Conheça Cada Um.

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Cada técnica de regressão tem algumas suposições anexadas a ela que precisamos cumprir antes de executar a análise. Estas técnicas diferem em termos de tipo de variáveis dependentes e independentes e distribuição.

01- Regressão Linear;
02-Regressão Polinomial;
03-Regressão Logística;
04-Regressão Quantílica;
05-Regressão de Ridge;
06-Regressão Lasso;
07-Regressão Elastic Net;
08-Regressão de Componentes Principais (PCR);
09-Regressão de Mínimos Quadrados Parciais (PLS);
10-Regressão Vetorial de Suporte;
11-Regressão Ordinal;
12-Regressão de Poisson;
13-Regressão Binomial Negativa;
14-Regressão Qausi-Poisson;
15-Regressão de Cox.

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É uma técnica para ajustar uma equação onde as variáveis independentes assumem uma relação polinômial com a variável resposta. A regressão polinomial é nada mais do que uma extensão da regressão linear onde a curva estimada agora não será mais uma reta, e sim um polinômio.

No gráfico abaixo podemos ver que a curva vermelha se ajusta melhor aos dados do que a curva verde. Sendo assim, nas situações que a relação entre a variável dependente e independente possuir uma forma não-linear, podemos utilizar modelos de regressão polinômial.

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É a técnica mais conhecida e utilizada, nesta técnica a variável dependente é contínua e as variáveis independentes podem ser contínuas ou discretas. O nome linear vem da idéia de que a relação entre as variáveis é linear. Podemos notar que o gráfico a seguir mostra uma relação linear entre X e Y. Os pontos verdes são as observações e a reta preta é a reta de regressão.

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Prof. Taynara Milene

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Suponha que seu gerente pediu para você prever as vendas anuais de determinado produto da empresa. Para isso ele lhe deu acesso ao banco de dados da empresa, que contém várias variáveis que podem explicar o desempenho da venda desse determinado produto. Neste caso a variável que você quer modelar é o nº de vendas desse produto, sendo assim, essa é sua variável dependente e as demais variáveis serão suas variáveis independentes ou explicativas. Resumindo, a análise de regressão é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma/ou mais variáveis explicativas.

Isso nos ajuda é responder várias perguntas, tais como:

1. Qual das variáveis tem um impacto significativo nas vendas?

2. Qual a variável que tem o maior impacto nas vendas?

3. Como as variáveis explicativas interagem umas com as outras?

4. Quais seriam as vendas anuais no próximo ano?