O que é?
A função PREVISÃO estima valores a partir de duas séries de dados que sigam um modelo de dependência linear.
A regressão linear aproxima uma reta y(x) = μx + c a um conjunto de pontos dados onde há dependência de uma variável em relação a outra. A reta é calculada de forma a minimizar a distância entre seus pontos e os valores observados.
Por exemplo, sabendo-se que há uma relação aproximadamente linear entre o número de carros circulando em uma cidade e a quantidade de monóxido de carbono lançada por estes carros na atmosfera, dados obtidos por regressão podem servir para a estimativa de quanto deste gás tóxico será emitido anualmente quando determinada quantidade de carros estiver em circulação.
Sintaxe da função
=PREVISÃO(x; val_conhecidos_y; val_conhecidos_x)
- X é o valor de x cujo y(x) você deseja obter;
- Val_conhecidos_y é o intervalo de valores dependentes (os y(x));
- Val_conhecidos_x é o intervalo de valores independentes (os x).
Neste exemplo, a secretaria do meio ambiente de uma cidade realiza uma pesquisa sobre a quantidade de monóxido de carbono despejada na atmosfera pelos carros em perímetro urbano. Estimativas da quantidade de CO na atmosfera são realizadas pela secretaria a cada mil novos carros registrados pelo departamento de tráfego; veja as últimas oito medições:
É razoável que haja uma relação linear entre a quantidade de CO emitido e o número de carros circulando pela cidade. Um gráfico dos dados acima confirma a relação existente; observe que a regressão linear produz uma reta que representa bem os pares medidos:
Usaremos a função PREVISÃO para estimar quantas toneladas de CO serão lançadas à atmosfera anualmente quando a cidade tiver 20000 carros. Observe a aplicação da função:
F12 tem o número de carros cuja emissão desejamos estimar; G4:G11 é o intervalo com as emissões para a quantidade de carros listada em F4:F11. Observe o resultado da função:
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