Regressão Linear Simples
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Por exemplo, você está estudando a relação entre uma determinada configuração da máquina e a
quantidade de energia consumida. Esta relação é conhecida como tendo curvatura considerável, e você
acredita que uma transformação do log da variável de resposta irá produzir uma distribuição de erros
mais simétrica. Você escolhe modelar a relação entre a configuração da máquina e quantidade de energia
consumida com um modelo quadrático.
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Abra a worksheet Exa_regr.MTW.
2
Selecione Stat > Regressão > Gráfico de Linha Ajustada.
3
Em Resposta (Y), insira ConsumoEnerg.
4
Em Preditora (X), insira AjusteMáq.
5
Em Tipo de Modelo de Regressão, escolha Quadrático.
6
Clique em Opções. Em Transformações, marque Log10 de Y e Exibir escala de log da variável Y.
Em Opções de Exibição, marque Exibir intervalo de confiança e Exibir intervalo de predição.
7
Clique em OK em todas as caixas de diálogo.
Interpretação dos resultados
O modelo quadrático (valor p = 0,000 ou, na verdade, valor p < 0,0005) parece fornecer um bom ajuste
aos dados. O R indica que a configuração de máquina é responsável por 93,1% da variação no log10 da
energia consumida. Uma inspeção visual do gráfico revela que os dados são aleatoriamente distribuídos
sobre a linha de regressão, pressupondo que não haja nenhuma falta de ajuste sistemática. Os limites de
confiança de 95% (intervalo de confiança de 95%) do log10 de energia consumida e os limites de
predição de 95% (95% IP) para novas observações também são mostrados.
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