Matemática Estatistica Introdutoria Ensino Médio

Regressão linear — coeficiente angular

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$$b_1 = \dfrac{\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum(x_i-\bar{x})^2}$$

💡 Sobre a Aplicação desta Fórmula

Esta fórmula representa uma identidade matemática, teorema ou propriedade conceitual. Para resolver equações numéricas passo a passo, explore as fórmulas correlatas abaixo ou utilize a Calculadora Científica Online.

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🎯 O que é e para que serve?

Encontra a inclinação da reta de melhor ajuste (regressão linear simples) para um conjunto de dados, pelo método dos mínimos quadrados. Exige que x não seja constante (Σ(x_i-x̄)² ≠ 0).

📐 Variáveis e Unidades de Medida

Confira o que significa cada símbolo da fórmula e como identificá-los nos enunciados:

Símbolo Nome Unidade Significado Como Identificar
b_1 coeficiente angular da reta de regressão unidade de y por unidade de x É a inclinação da reta que melhor se ajusta aos dados (x_i, y_i), no sentido de minimizar a soma dos quadrados dos resíduos (mínimos quadrados). É o que se quer calcular ao ajustar uma reta de tendência aos dados — quanto y varia, em média, por unidade de x.
x_i, y_i valores de x e y depende do contexto São os pares de dados observados. São os dados pareados (x,y) do problema.
\bar{x}, \bar{y} médias de x e y mesma unidade de x e y São as médias dos conjuntos x e y. Calculadas a partir dos dados.

📝 Passo a Passo de Como Resolver

1. Calcule as médias x̄ e ȳ. 2. Para cada par, calcule (x_i-x̄)(y_i-ȳ) e some (numerador). 3. Calcule Σ(x_i-x̄)² (denominador). 4. Divida.

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🔄 Variações Algébricas (Isolando Incógnitas)

Dependendo da questão, você precisará encontrar outra variável além da principal:

Não há variações algébricas adicionais para esta fórmula.

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