Regressão linear simples é um modelo estatístico que descreve a relação linear entre uma variável independente (X) e uma variável dependente (Y) como uma reta: Ŷ = β₀ + β₁X.
Calculadora de Regressão Linear
Calcule regressão linear simples por Mínimos Quadrados Ordinários com equação, r² e predição.
Regressão linear OLS com r², erro padrão e predição.
Regressão linear simples modela a relação entre uma variável independente X e uma variável dependente Y como uma reta: Ŷ = β₀ + β₁X. Os coeficientes são estimados pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (OLS), que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos. O r² indica o quão bem a reta se ajusta aos dados.
Insira os pares de dados e obtenha a equação da reta.
- Digite os pares x, y — um por linha. Use vírgula, ponto e vírgula ou espaço como separador.
- A ferramenta calcula automaticamente a inclinação, o intercepto, o r² e o erro padrão.
- Use a seção de predição para calcular o Y esperado para qualquer valor de X.
Fontes e referências desta ferramenta
Estas referências ajudam a contextualizar fórmulas, padrões, APIs e limitações usadas nesta página. Elas não substituem validação profissional quando o resultado tiver impacto jurídico, financeiro, médico ou operacional.
- NIST/SEMATECH e-Handbook — Linear RegressionNIST — Definição, hipóteses e interpretação da regressão linear simples.
- Ordinary Least Squares EstimationWikipedia — Método de mínimos quadrados ordinários usado no cálculo da reta de regressão.
- Statistics How To — Linear RegressionStatistics How To — Guia prático de equação de regressão, slope, intercept, r² e erro padrão.