Author(s): Silva, João Pedro Bento Clemente da
Date: 2017
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.2/6129
Origin: Repositório Aberto da Universidade Aberta
Subject(s): Matemática; Informática; Regressão linear; R (Linguagens de programação); Risco; Simple Linear regression; Multiple regression; Logistic regression; R software; Risk analysis
A Regressão é uma técnica estatística utilizada na investigação da relação entre variáveis que surgem em problemas das mais variadas áreas da ciência. De uma forma geral, o investigador procura aferir a influência de uma variável explicativa X sobre o valor esperado de uma variável de resposta denominada Y. Por exemplo, qual o efeito do aumento de preços na procura; qual o efeito da pressão sanguínea no risco de acidente cardiovascular ou qual o efeito das descargas na probabilidade de cheia. Os modelos de regressão são vários e são definidos consoante o número de variáveis explicativas, cujos efeitos na variável Y, que se pretendem estudar. Nesta dissertação, serão abordados os modelos de regressão linear simples, Regressão linear múltipla e logística através do software estatístico R em problemas de contexto real no âmbito da análise do risco.
Regression is a wide used statistical technique in several science fields with the purpose of studying the relationship between variables. Reseachers seek to know how a explanatory variable X relates to the expected value of the response variable Y. For exemple, a researcher might need to know the effect of price increase in a good´s demand; the effect of blood pressure on a heart attack risk or the effect of waterdischarge on flood probability. Regression models are defined acording to the number of explanatory variables and its effects on Y. In this paper, simple, multiple and simple logistic regression models will be analized and aproached with R software with real data regarding risk analysis.
