Análise de regressão: Como interpretar a constante (intercepto Y)
O termo constante na análise de regressão linear parece simples mas tem interpretação confusa. Saiba mais sobre a constante na análise de regressão linear.
Uma solução melhor, mais rápida e fácil para análise de dados
As oportunidades trazidas pela análise de dados são imensas. Veja como o Minitab® 19, com novos recursos e melhor desempenho, pode ajudá-lo nesta jornada.
Como identificar as variáveis preditoras mais importantes em modelos de regressão
Após a regressão linear múltipla e a escolha de um modelo com variáveis preditoras estatisticamente significativas, como identificar a mais importante?
O que é o teste F de significância global na análise de regressão?
Veja porque ao contrário de testes t que conseguem avaliar apenas um coeficiente de regressão por vez, o teste F avalia vários coeficientes ao mesmo tempo.
Análise de regressão múltipla: Use o R-quadrado ajustado e o R-quadrado predito para incluir o número correto de variáveis
Confira por que você deve resistir ao desejo de adicionar muitos preditores a um modelo de regressão e como o R-quadrado ajustado e o predito podem ajudar.
Noções básicas sobre Testes-t: Para uma amostra, para duas amostras e pareados.
Testes-t são um tipo de teste de hipóteses que permite comparar médias. Entenda como os testes-t calculam os valores-t e como eles funcionam.
Qual é a diferença entre as equações de regressão linear e não linear em análise de regressão?
A diferença entre equações não-lineares e lineares é um conceito confuso. Veja qual é a diferença entre uma equação de regressão linear e uma não-linear.
Análise de regressão: Como interpretar S, o erro padrão da regressão
Aprenda a interpretar o S, ou o erro padrão da regressão. O S fornece informações importantes que o R-quadrado não fornece.