O que é Calculadora de regressão?

A Calculadora de Regressão ajusta curvas lineares, quadráticas e polinomiais aos seus dados. Calcula coeficientes, valores de R² e erros padrão, além de plotar a curva ajustada junto aos seus dados para análise visual.

São seis tipos de modelo disponíveis: linear, quadrático, polinomial (grau 3-10), exponencial, logarítmico e potência. Você pode colar linhas direto de uma planilha, o parser aceita vírgula, tabulação ou espaço como separador. O gráfico sobrepõe a curva ajustada ao diagrama de dispersão e a equação aparece abaixo no formato que se cita em artigos.

Como usar

1. Insira os pontos de dados como pares X,Y ou cole de uma planilha.
2. Selecione o tipo de regressão (linear, quadrática, polinomial) e o grau.
3. Visualize a equação, a estatística R², o gráfico de resíduos e baixe os resultados.

Quando usar

• Verificar se o dataset da feira de ciências cabe melhor em linear ou quadrático.
• Estimar o expoente de uma relação de potência a partir de medidas de laboratório.
• Conferir uma linha de tendência antes de colar os números num relatório.

Resultado

Um pesquisador insere 20 pontos de dados temperatura-vs-rendimento, seleciona regressão quadrática e obtém y = -0,03x² + 4,2x - 12,5 com R² = 0,94, confirmando uma relação não linear.

Perguntas frequentes

O que o valor de R² realmente significa?

R² é a fração da variação dos seus valores de Y que o modelo explica. R² = 0,94 significa que 94% do sobe-e-desce de Y é explicado por X; os outros 6% são ruído ou outros fatores. R² perto de 1 parece ótimo, mas num polinômio também pode sinalizar sobreajuste.

Quando vale usar regressão polinomial em vez de linear?

Use polinomial só quando o diagrama de dispersão mostra uma curva clara e você tem motivo físico para isso. Adicionar termos de grau maior sempre eleva o R² mecanicamente, mas a curva começa a oscilar entre os pontos. Comece em grau 2; raramente passa de 4.

Qual é a diferença entre regressão exponencial e de potência?

Exponencial é y = a·e^(bx): Y cresce a uma taxa percentual conforme X aumenta (bactérias, juros compostos). Potência é y = a·x^b: Y cresce proporcional a X elevado a um expoente constante (períodos orbitais, escala alométrica). Em eixos lineares parecem iguais, em escala log ficam bem diferentes.

Posso fazer regressão logarítmica com X igual a zero ou negativo?

Não. Regressão log ajusta y = a + b·ln(x), e ln(x) não é definida em x = 0 nem para x negativo. Desloque os dados para que todos os X fiquem positivos, ou escolha linear/quadrática. A calculadora retorna erro se tentar.

Quantos pontos preciso para um ajuste confiável?

Dois pontos ajustam uma reta perfeita mas não dizem nada sobre dispersão. Mire em pelo menos 8-10 pontos para linear, mais para modelos de grau mais alto. Regra prática: pelo menos 10 pontos por coeficiente estimado. Com menos, o R² superestima a qualidade do modelo.

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