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Transcrição de vídeo

o Olá meu amigo minha amiga tudo bem com você seja muito bem-vindo ou bem-vinda a mais um vídeo daquela Academy Brasil e nesse vídeo vamos conversar sobre uma transformação de dados na o lineares Aqui nós temos alguns dados que podemos traçar em um gráfico de dispersão Isso aqui vai ficar mais ou menos assim agora eu quero te fazer uma pergunta Temos conversado muito sobre linha de regressão Então como podemos ajustar uma linha de regressão a esses dados aqui bem Se tentarmos podemos obter algo que se parece com isso claro só que apenas uma observação que eu estou fazendo Mas é claro que você pode inserir esses dados em um computador e tentar desenvolver o modelo de regressão linear para tentar minimizar a soma das distâncias quadradas dos pontos com a linha Mas como você pode perceber isso aqui é muito difícil e talvez você esteja até pensando isso aqui se parece mais com algum tipo de exponencial então talvez a gente possa e deixar uma exponencial para esses lados assim teríamos algo mais ou menos assim que bem você não estaria errado em pensar dessa forma mas existe uma forma que podemos aplicar nossas ferramentas de regressão linear para esse conjunto de dados EA maneira que podemos fazer isso é em vez de traçar X versus Y podemos pensar em X versus o logaritmo de y esse aqui é exatamente o mesmo conjunto de dados você vê que os valores de x são os mesmos mas para os valores de y Eu apenas te peguei o log de base 10 de todos eles então 10 elevado a uma determinada potência = 2307, 23 10 elevado a 3,36 = 2307 1,23 bem eu fiz isso aqui com todos esses pontos de dados A Claro eu fiz o senhor uma planilha tá É bom deixar isso bem claro ao fazer tudo isso algo legal acontece o pente ao pilotar X versus o log de Y ou log de yvs X isso vai você parecer linear agora vamos ser Claros a verdadeira relação entre X e Y não é linear parece algum tipo de relação exponencial mas podemos transformar os dados EA diferentes formas de fazer isso nesse caso fizemos isso pegando logo de y e pensando dessa forma agora podemos usar nossas ferramentas de regressão linear o que esse conjunto de dados poderia realmente caber muito bem uma linha de regressão linear você pode imaginar uma linha que se pareça com água assim que se encaixaria bem nesses dados e o motivo de você querer fazer isso ao invés de tentar ajustar uma exponencial é porque a gente já desenvolveu muitas ferramentas em torno da regressão linear tais como testes de hipóteses em torno da inclinação e intervalos de confiança sendo assim talvez esse seja o melhor caminho a seguir e O legal é que quando você é uma regressão linear não é difícil matematicamente falando sair do modelo linear e levar de volta para o modelo exponencial tem fim meu amigo minha amiga é grande lição aqui é que as ferramentas de regressão linear podem ser úteis mesmo quando o relacionamento subjacente entre X e Y não é linear EA maneira como fazemos isso é transformando Os dados aqui pegamos um logaritmo dos y e isso nos ajudou a ver uma relação mais linear entre o log de y e o X tem o Espero que tudo isso que a gente conversou te ajude um pouquinho mais a compreender essas idéias e mais uma vez eu quero deixar aqui para você um grande abraço e até a próxima
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