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# Regression Analysis

Produz a análise de regressão de um conjunto de dados

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Escolha Dados - Estatística - Regressão

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### Dados

Intervalo de entrada: a referência do intervalo de dados a analisar.

Intervalo de saída: a referência da célula ou intervalo em que os resultados serão mostrados.

### Agrupar por

Selecione se os dados de entrada estão dispostos em colunas ou linhas.

### Tipo de regressão

Define o tipo de regressão. Estão disponíveis três opções:

- Regressão linear: localiza uma linha reta na forma y = ax + b, em que a é o declive eb é a interseção que melhor se ajusta aos dados.

- Regressão logarítmica: localiza a curva do logaritmo na forma y = a.ln(x) + b, em que a é o declive, b é a interseção e ln(x) é o logaritmo natural de x que melhor se ajusta aos dados.

- Power regression: Find a power curve in the form of y = a.x^b, where a is the coefficient, b is the power that best fits the data.

#### Exemplo

A tabela seguinte possui as amostras de um fenómeno observado em intervalos de 1 segundo.

| A | B
1 | Time | Measurement
2 | 1 | 2.7
3 | 2 | 4.0
4 | 3 | 4.4
5 | 4 | 7.1
6 | 5 | 4.9
7 | 6 | 3.6
8 | 7 | 4.0
9 | 8 | 0.6
10 | 9 | 1.0
11 | 10 | 4.3

Os resultados dos três tipos de regressão das medidas da tabela acima são mostrados abaixo.

Regressão |  |  |
Tipo de regressão | Linear | Logarítmica | Exponencial
R^2 | 0.1243901235 | 0.036283506 | 0.0884254697
Erro padrão | 1.8692568609 | 1.9610483597 | 0.7746321053
Declive | -0.2193939394 | -0.4894112008 | 4.812672931
Interseção | 4.8666666667 | 4.3992268695 | -0.3103085297
1 | 4.6472727273 | 4.3992268695 | 4.812672931
2 | 4.4278787879 | 4.0599928755 | 3.8812728356
3 | 4.2084848485 | 3.8615537101 | 3.4224061924
4 | 3.9890909091 | 3.7207588815 | 3.1301272785
5 | 3.7696969697 | 3.6115499281 | 2.9207204651
6 | 3.5503030303 | 3.5223197161 | 2.7600654308
7 | 3.3309090909 | 3.4468766468 | 2.6311476385
8 | 3.1115151515 | 3.3815248876 | 2.5243514679
9 | 2.8921212121 | 3.3238805506 | 2.4337544465
10 | 2.6727272727 | 3.2723159341 | 2.3554713075

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