REALIZANDO ESTIMATIVAS COM REGRESSÃO LINEAR

Realizando Estimativas com Regressão Linear

Descrição

Suponha que uma fábrica de determinado produto deseja estimar seu custo de produção para o segundo semestre do ano, com base nas informações dos últimos doze meses. É possível fazê-lo? O que garante que as informações já conhecidas têm relevância na elaboração de um modelo de estimativas?

Esta planilha especial utiliza as funções PROJ.LIN e TENDÊNCIA para estimar o custo com base nestas informações históricas. O estudo é realizado através do coeficiente de determinação das variáveis disponíveis e, concluindo-se através dele que o grau de associação das variáveis (mês, produção e custo total) é alto, a estimativa é elaborada com relativa segurança.

Mês	Unidades produzidas	Custo total
jul/2006	5200	R$                         70.554,24
ago/2006	5500	R$                         72.622,93
set/2006	5800	R$                         74.224,65
out/2006	6000	R$                         75.853,81
nov/2006	6100	R$                         76.205,92
dez/2006	6300	R$                         77.733,25
jan/2007	8200	R$                         93.692,13
fev/2007	8500	R$                         95.125,88
mar/2007	8600	R$                         95.204,28
abr/2007	8800	R$                         95.997,61
mai/2007	9200	R$                         98.412,08
jun/2007	9700	R$                       100.447,66

Construímos dois gráficos para analisar se é possível representar os dados desta tabela através de modelos lineares. Observe, nas duas tabelas abaixo, um estudo do número de unidades produzidas em função da data, e outro, do custo total em função do número de unidades produzidas. Se a relação entre as variáveis for forte, isto indicará que o modelo de regressão linear é adequado para representá-las, ou seja, valores próximos aos observados deverão ser presumíveis.

As funções PROJ.LIN e TENDÊNCIA trabalham em modo matricial, ou seja, devolvem uma área retangular em vez de um único valor. Na função PROJ.LIN, a primeira linha representa os coeficientes de regressão (no caso de duas variáveis, os coeficientes são, respectivamente, o angular e o linear) e o primeiro valor da terceira linha é o coeficiente de determinação, r², definido como o quadrado da correlação entre as variáveis: trata-se de um valor entre zero e um que representa o seu grau de associação. Para montar a planilha faça download abaixo:

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