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Em estatística, regressão linear é uma técnica para estimar a relação entre uma variável independente, X, e seu resultado escalar, a variável dependente, Y, derivado de uma série de XY relationships.The rotina computacional envolve tentando encaixar uma linha reta entre a dispersão de XY coordenadas de tal modo que a soma dos quadrados das diferenças entre cada resultado dependente, Yi, e a linha calculado a cada Xi é minimizado. Este é o chamado "Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)" estimator.R-quadrado, muitas vezes chamado de "coeficiente de determinação", expressa a "bondade de ajuste" da linha para o gráfico de dispersão. Ele varia de 0, nenhum ajuste seja o que for, a 1, o que é um relacionamento perfeito, onde todos os pontos da parcela caber ao longo da reta line.The versão iPad permite que você adicione, recuperar, reordenar ou excluir conjuntos de dados. Ele também permite envio por correio electrónico, mensagens de texto e impressão de um relatório em PDF. Além disso, alterar a forma da equação de regressão de Y = function (X) para X = function (Y) é permitida juntamente com a estimativa do montante variável dependente a partir de uma quantidade variável independente especificada pelo usuário .
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