Rita Gaio
Universidade do Porto
WebsiteO fascínio das regressões
Os modelos de regressão constituem uma das metodologias mais usadas em análises estatísticas. Grosso modo, estes modelos explicam uma variável aleatória, designada por resposta, à custa de um conjunto de variáveis explicativas observadas. A situação mais simples corresponde ao modelo de regressão linear (Gaussiano) com apenas uma variável explicativa. Estimativas para os parâmetros de regressão podem ser obtidas pelo método dos mínimos quadrados ou, equivalentemente, pelo método da máxima verosimilhança, uma vez assumida independência entre as observações e normalidade com variância constante para a distribuição condicionada da resposta.
Havendo a possibilidade de estimação dos parâmetros pelo método dos mínimos quadrados, que é uma metodologia de cálculo básica, o que é que estes modelos têm afinal de interessante sob o ponto de vista matemático? Vem descobrir!