Calculadora Regressão

O

cálculo da melhor estimativa das constantes da função escolhida é baseado no Método dos Mínimos Quadrados (M.M.Q.). Os coeficientes de correlação (r) e de determinação (R2) permitem avaliar o ajuste do modelo (tipo de função) à amostra.
Em caso de dúvida escreva citando a referência abaixo.

Calculadora Regressão, Ref.: 240904


Filofima ● Laboratório
Calculadora Regressão, Ref.: 240904
 Título
Medidas Abscissa Ordenada
 Melhor estimativa das constantes da função
Constante A
Constante B
Constante C
 Análise: coeficiente de
Correlação, r
Determinação, R2
       

Observações

  • Digitar na linha Título Eixo a grandeza física e a unidade de medida de cada eixo. Ex.: m/kg, a/(m/s2), F/N, v/(m/s), t/s.
  • O padrão da calculadora é a regressão linear (equação da reta). Em Opções pode-se escolher diferentes regressões: Linear (padrão), Logarítmica, Exponencial, Potência, Inversa, Quadrática.
  • O coeficiente de correlação de Pearson, r (ou ρ), varia entre -1 e 1. Indica o grau de influência de uma variável sobre a outra. É usado pela calculadora científica.
  • O coeficiente de determinação, R 2 (= r 2, em geral), varia entre 0 e 1. É usado por gráficos como no Excel© (linha de tendência). Indica o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Pode ser expresso em porcentagem.
  • A sequência de digitação dos pares de medidas ou pontos não altera o resultado.
  • As medidas, pares ordenados (xi, yi), podem ser números positivos ou negativos, ou mesmo estarem escritos em notação científica. Ex. 3,812E-23.
  • A vocação da calculadora é operar com números (medidas sem unidade de medida).
    Não aceita operações matemáticas como 3/7, 4*0,43, sen(32), ln(11/2) etc.
    Não reconhece símbolos matemáticos, por exemplo, %, π, ×10n.

Referências

  1. Gordon L. Squires. Practical Physics. 4th ed. United Kingdom: Cambridge, 2001.
  2. John R. Taylor. An Introduction to Error Analysis: the study of uncertainteies in physical measurementes. 2nd ed. New York: University Science Books, 1997.
  3. Ifan G. Hughes and Thomas P. A. Hase. Measurements and their Uncertainties: a pratical guide to modern error analysis. New York: Oxford. 2010.
  4. E. Joseph BILLO. Excel for Scientists and Engineers: Numerical Methods. New York: John Wiley & Sons, 2007.