13.7: Termos-chave do capítulo
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- Às vezes escrito como\(b_0\), porque ao escrever o modelo linear teórico\(\beta_0\) é usado para representar um coeficiente para uma população.
- b é o símbolo de inclinação
- A palavra coeficiente será usada regularmente para a inclinação, porque é um número que sempre estará ao lado da letra “”\(x\). Ele será escrito como\(b_1\) quando uma amostra for usada e\(\beta_1\) será usado com uma população ou ao escrever o modelo linear teórico.
- Bivariada
- duas variáveis estão presentes no modelo onde uma é a “causa” ou variável independente e a outra é o “efeito” da variável dependente.
- Linear
- um modelo que pega dados e os regride em uma equação de linha reta.
- Multivariada
- um sistema ou modelo em que mais de uma variável independente está sendo usada para prever um resultado. Só pode haver uma variável dependente, mas não há limite para o número de variáveis independentes.
- R2R2 — Coeficiente de Determinação
- Esse é um número entre 0 e 1 que representa a variação percentual da variável dependente que pode ser explicada pela variação na variável independente. Às vezes é calculado pela equação em\(R^{2}=\frac{S S R}{S S T}\) que\(SSR\) é a “Regressão da Soma dos Quadrados” e\(SST\) é a “Soma dos Quadrados Total”. O coeficiente de determinação apropriado a ser relatado deve sempre ser ajustado primeiro para graus de liberdade.
- Residual ou “erro”
- o valor calculado a partir da subtração\(y_{0}-\hat{y}_{0}=e_{0}\). O valor absoluto de um resíduo mede a distância vertical entre o valor real de y e o valor estimado de y que aparece na linha de melhor ajuste.
- RR — Coeficiente de correlação
- Um número entre −1 e 1 que representa a força e a direção da relação entre “\(X\)” e “”\(Y\). O valor para “\(r\)” será igual a 1 ou −1 somente se todos os pontos traçados formarem uma linha perfeitamente reta.
- Soma dos erros quadrados (SSE)
- o valor calculado a partir da soma de todos os termos residuais quadrados. A esperança é que esse valor seja muito pequeno ao criar um modelo.
- X — a variável independente
- Às vezes, isso será chamado de variável “preditora”, porque esses valores foram medidos para determinar quais possíveis resultados poderiam ser previstos.
- Y — a variável dependente
- Além disso, usar a letra “\(y\)” representa valores reais, enquanto\(\hat{y}\) representa valores previstos ou estimados. Os valores previstos virão da inserção dos valores “\(x\)” observados em um modelo linear.