Regressão linear

A regressão linear é um tipo de análise estatística usada para identificar relações lineares entre uma variável dependente (o resultado) e uma ou mais variáveis independentes (fatores que poderiam influenciar o resultado). É uma forma de aprendizado de máquina supervisionado, o que significa que ela se baseia em dados de um conjunto de treinamento rotulado para fazer previsões.

A regressão linear é usada para prever tendências futuras e tomar decisões com base nos dados. Ela pode ser usada para estimar o valor futuro de uma determinada variável, como vendas, receita ou eficácia da publicidade, com base em resultados e fatores conhecidos. Também é usada na análise e previsão de riscos para estimar a probabilidade de ocorrência de determinados eventos.

A regressão linear funciona desenhando uma linha reta que melhor se ajusta aos pontos de dados. Essa linha é chamada de linha de regressão e pode ser usada para fazer previsões com base nos dados. Normalmente, ela é usada com um coeficiente de correlação, que mede a força da relação entre as variáveis independentes e dependentes.

O algoritmo de regressão linear é comumente usado em muitos campos, incluindo finanças, economia, marketing e ciência de dados. O algoritmo pode ser usado para análise preditiva, previsão e análise de regressão. Ele também é usado na área da saúde, por exemplo, para identificar tendências em condições e tratamentos médicos.

A regressão linear é um dos métodos estatísticos mais antigos e mais amplamente utilizados. É uma ferramenta poderosa para analisar dados e fazer previsões, mas não deve ser usada como substituto para a compreensão dos padrões subjacentes nos dados.