E-61. ANÁLISE DE REGRESSÃO: regressão linear simples (EXCEL 2)

 

SUMÁRIO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão
R múltiplo	0,901435092
Quadrado de R	0,812585226
Quadrado de R ajustado	0,789158379
Erro-padrão	0,740628911
Observações	10
ANOVA
	gl	SQ	MQ	F
Regressão	1	19,02639053	19,02639053	34,68606904
Residual	8	4,388249474	0,548531184
Total	9	23,41464
	Coeficientes	Erro-padrão	Stat t	valor P
Interceptar	7,282313205	0,342731367	21,24787486	2,53063E-08
Variável X 1	0,160882838	0,027316948	5,889488012	0,000366059
RESULTADO RESIDUAL
Observação	Y previsto	Residuais	Residuais-padrão
1	8,263698516	0,236301484	0,338409112
2	9,775997192	-1,065997192	-1,526622507
3	11,0630599	1,226940105	1,757110049
4	10,6608528	-0,5608528	-0,803201467
5	7,877579705	-0,777579705	-1,113577679
6	7,427107759	-0,227107759	-0,325242711
7	7,314489773	0,545510227	0,781229254
8	9,969056598	0,030943402	0,044314277
9	7,764961719	-0,054961719	-0,078711086
10	7,443196043	0,646803957	0,926292757
			David Cruz 4929

 

Análise:

a) variável independente: Altitude (mx100)

   variável dependente: Precipitação (mmx100)

b) Coeficiente de correlação de Pearson: r=0,90. A correlação é positiva e forte. Quanto maior a altitude, maior é a precipitação.

c) Equação da reta de regressão: y = 0,1609x + 7,2823

d) Coeficiente de determinação: R² = 0,8125

e) Valor estimado de Y da primeira unidade de análise: 8,263698516

f) Resíduo da primeira unidade de análise: 0,236301484

g) Resíduo padronizado da primeira unidade de análise: 0,338409112