e você sabe o que é regressão linear quer saber chega mais que eu explico Fala galera beleza Fabrício Matos aqui no canal codifique e no vídeo de hoje a gente vai tá falando sobre regressão linear O que é para que serve como se calcula muito utilizado na área de Mach Lane a regressão linear ela é utilizada para fazer previsão então o gente vai entender como é que funciona esse cálculo da regressão linear a e outro aviso Me segue lá também no Instagram eu coloco o dia-a-dia dos projetos aqui da kodifik algumas dicas e coisas muito
legais Beleza então vem comigo redação urinar nela são utilizados vários modelos Mach lane para fazer televisão pelo baseado na equação da reta na regressão linear basicamente precisão usar a função dos mínimos quadrados para ajustar uma reta aos dados e além Dilson utilizamos também o R2 que é uma medida estatística de com próximos os dados estão da linha de regressão E com isso saberemos a indignação da reta sim mas qual a melhor representação da reta s a pergunta que vamos responder se quiséssemos por exemplo prever o preço de casa de baseadas em seu tamanho bom para
entender isso vamos fazer o cálculo da regressão linear desenhando um grave porque nós temos os preços e o tamanho das casas vamos traçar uma linha reta que passa pelos pontos que a pergunta que temos que responder é qual a melhor reta que descreve todos esses pontos e o Brasil no nosso gráfico de preço versus tamanho das casas se desenharmos a seguinte reta horizontalmente pegando a média dos valores de y e chamar-vos esse ponto de ponto a podemos dizer que Y = agora como podemos medir com bem esta reta está distribuída entre os dados nós vamos
medir a distância dos pontos a menos e com um a menos y dois e vamos calcular a diferença entre todos eles vamos calcular a somatória das Diferenças porém o teremos um problema esse cálculo pode ser negativo então colocar amo tudo ao quadrado e o valor final da soma é chamado de somatório dos quadrados dos resíduos onde o resíduo é a diferença entre os valores reais e a linha 1 e agora refazendo o gráfico esse nós rotacionarmos um pouco a linha que fizermos os passos anteriores bom nós teremos o mesmo valor de somatório porém agora um
pouco menor [Música] é isso como saberemos com a melhor posição da linha que se encaixa nos dados bom vamos pegar a equação da reta y = x + b onde Y é a variável independente X é a variável independente ou seja valor de X descobrimos o valor de y temos ainda o ar que o ângulo e o B que é o valor de y quando x = 0 e o que queremos aqui são os valores ótimos de ar e B Onde teremos menor valor do somatório dos mínimos quadrados e para chegarmos a esses valores nós
temos a seguinte Fórmula 1 e ela pode parecer complexa mas não é veja nós temos o primeiro termo que é o valor da linha em x 1 e nós temos o segundo termo O que é o valor em x 1 e o que nós queremos é calcular a distância entre os valores de x 1 e o valor está na linha e X1 esse aqui ó o crescimento de calcular os valores para a e para ver se chama método dos mínimos quadrados depois de termos feitos esses procedimentos de encontrar o somatório algumas vezes nós podemos exportar
as informações do somatório dos quadrados o que queremos é o menor valor podemos notar que o valor de Jesus começam determinado. Cai e sem noção da reta for muito intensa ele volta a subir Mas qual a melhor inclinação da reta é aquela ou de um mínimo quadrado e Zero Isso é feito com a derivada da função da reta Ou seja a derivada de cada. Nos diz a inclinação do ponto vai ficar calmo Você não precisa calcular isso na mão o computador faz isso para você e já temos bibliotecas prontas como o site learn o mais
importante entender o conceito ou seja todo o cálculo é feito para chegar na função que vai nos fornecer o valor de A e B que minimiza a soma dos mínimos quadrados E com isso temos os valores de x e podemos encontrar livros isso é a regressão linear Olá pessoal é isso aí Espero que vocês tenham gostado do vídeo tentei mostrar um pouquinho como é que funciona todo o cálculo da regressão linear e se você gostou e gosta de tecnologia se escreve aqui no canal compartilhe esse vídeo com todo mundo o seu compartilhamento a sua inscrição
o seu joinha toda essa interação ajuda muito o nosso canal a ser divulgado para mais pessoas e nos ajuda a crescer com isso a gente consegue fazer mais e melhores videos para vocês Falou um abraço
