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email Gabriel: gasarrie@usp.br
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e-mail Danilo: danilo.estat@gmail.com
Assunto colocar a palavra "monitoria"
Pesquisador de Aprendizagem: Pierluiggi Piazzi
- B – Tem alguma pessoa de algum outro curso da ESALQ?
- C – Quem conhece programação de computadores ou bancos de dados
[ As 20:20 iniciamos uma dinâmica pratica, seguimos conversando um pouco em cada aula ]
Análise de Regressão
- D - Apresentação mais ampla do Gabriel:
Análise de Regressão
Vamos analisar conjuntos de dados para exemplificar como fazer e interpretar uma analise de regressão.
A analise de regressão é utilizada para estimar a relação estatística entre duas variáveis, a variável no Eixo X é denominada variável independente, considerada “a causa”, a variável do Eixo Y é denominada variável dependente ou variável “resposta”.
Exemplo 1
Trata-se de um conjunto de dados que contem, para a Variável X: Investimento em Propaganda de Uma Rede de Supermercados. A variável Y: Vendas Após Veiculação da Propaganda.
Conjunto de Dados a Ser Analisado (digitar esses dados em Excel):
X : Investimento em Propaganda
Y: Resultado em Vendas
X
|
Y
|
30
|
430
|
21
|
335
|
35
|
520
|
42
|
490
|
37
|
470
|
2
|
210
|
8
|
195
|
17
|
270
|
35
|
400
|
25
|
480
|
Veja o vídeo, anexado em seguida, explicando como realizar a analise no Excel.
Vídeo que explica como fazer analise de regressão. Fazer download do arquivo padrao FLV:
Análise de Resultados:
O resultado gráfico mostra uma tendência crescente da reta de regressão, indicando que quando aumenta o investimento em propaganda também aumenta o resultado em vendas.
Analiticamente podemos observar que a qualidade de ajuste da reta foi muito boa R² = 0,8251, Coeficiente de Determinação (0-0,2 Muito Ruim; 0,2 – 0,4 Ruim; 0,4 – 0,6 Regular; 0,6-0,8 Boa; 0,8-1 Muito boa, critério montado utilizando Escala de Likert).
A equação da reta de regressão estimada foi:
y = 8,3023x + 170,78
assim vemos que o Coeficiente Linear foi 170,78; como a s unidades do gráfico são Reais * 1000, podemos concluir que o que seria vendido com X=0, ou seja sem propaganda seria Y=170.780 R$.
O coeficiente de regressão foi 8,30, o que indica que para cada unidade de aumento na propaganda temos um aumento de 8,3 R$ em vendas, ou que para cada 1000 R$ investidos em propaganda temos 8.300 R$ a mais em vendas.
Mandar para o e-mail da disciplina:
informa.c.alim.esalq@gmail.com
Exercício 1
Criar um exemplo para medir relação causa – efeito, análogo ao apresentado em sala de aulas, utilizando Excel. Tem que ser elaborado um exemplo para cada aluno.
Dead Line: 22/3/2017..Mandar para o e-mail da disciplina:
informa.c.alim.esalq@gmail.com
- D - Apresentação mais ampla do Gabriel:
- D1 - Trabalhos 3 slides ( trabalhos na área da disciplina)
- D2 - Foco próximos ano em produção, industrialização, inteligência, GQT, CIQ, exportação e qualidade de alimentos. Um pouco de mineração e ambiência.
- D3 - Prof. LCE 25 anos ( Gestão, Certificação, Inteligência (BI, antesipativa, competitiva, colaborativa, coletiva, etc.), Computação, Estatística para Gestão e Pesquisa - mais Estatística Robusta (Responsável no LAE/ESALQ), pesquisa na área de produção, análise e industrialização de alimentos, elaborando Material de Referencia Certificado, área de Metrologia, para vários alimentos: arroz, feijão, carne , tomate, soja, etc. Foram investidos aproximadamente 2,5 *10^6 de reais provenientes do: MAPA, CNPq, AIEA, FAPESP, NIST e iniciativa privada ).Testes de Proficiência (NIT Qualidade e Metrologia na Agropecuária (CNPq e iniciativa privada), Rastreabilidade Química de Carne no BR, Segurança Alimentar e do Alimento, Resgate de PANCs (UNASUL, CNPq e iniciativa privada, Conservação de Alimentos (química e com radiação, mineração (minerais portadores de futuro, para alta tecnologia, ambiente BRICS -CNPq, Mariana,
Orientando com muito sucesso Pratica Profissionalizante (2 concluídas e 4 em andamento), que melhoram sensivelmente a empregabilidade, competitividade (pensando em não contratação prestação de serviço para realizar PG, sponsor) também aumentando networking e habilidades de mercado). Infalível não mas aumenta chances especialmente na crise, sofisticar a sofisticação, Hermann Hesse (Premio Nobel de Literatura). Dos 6, 4 conseguiram emprego em função da PG e 2 já estavam empregados antes de começar.
- D4 - Analista de sistemas sênior CIAGRI, chefe do Setor de Apoio à Pesquisa, analisando dados, USP, UNICAMP, Shell, INB, Nestlé, Cargill, etc. Também produzindo software estatístico. Durante 6 anos.
- D5 - Prof. Universidad Federal de Buenos Aires 5 anos, na capital federal, área de estatística e zootecnia.
- D6 - Especialização MBA Gestão da Qualidade.
- D7 - Doutorado no CENA em Estatística para Gestão.
- D8 - Mestrado em Estatística Aplicada na ESALQ
- D9 - Graduação em Medicina Veterinária com orientação em Estatística e Zootecnia.
- D3 - Prof. LCE 25 anos ( Gestão, Certificação, Inteligência (BI, antesipativa, competitiva, colaborativa, coletiva, etc.), Computação, Estatística para Gestão e Pesquisa - mais Estatística Robusta (Responsável no LAE/ESALQ), pesquisa na área de produção, análise e industrialização de alimentos, elaborando Material de Referencia Certificado, área de Metrologia, para vários alimentos: arroz, feijão, carne , tomate, soja, etc. Foram investidos aproximadamente 2,5 *10^6 de reais provenientes do: MAPA, CNPq, AIEA, FAPESP, NIST e iniciativa privada ).Testes de Proficiência (NIT Qualidade e Metrologia na Agropecuária (CNPq e iniciativa privada), Rastreabilidade Química de Carne no BR, Segurança Alimentar e do Alimento, Resgate de PANCs (UNASUL, CNPq e iniciativa privada, Conservação de Alimentos (química e com radiação, mineração (minerais portadores de futuro, para alta tecnologia, ambiente BRICS -CNPq, Mariana,
Orientando com muito sucesso Pratica Profissionalizante (2 concluídas e 4 em andamento), que melhoram sensivelmente a empregabilidade, competitividade (pensando em não contratação prestação de serviço para realizar PG, sponsor) também aumentando networking e habilidades de mercado). Infalível não mas aumenta chances especialmente na crise, sofisticar a sofisticação, Hermann Hesse (Premio Nobel de Literatura). Dos 6, 4 conseguiram emprego em função da PG e 2 já estavam empregados antes de começar.
- D4 - Analista de sistemas sênior CIAGRI, chefe do Setor de Apoio à Pesquisa, analisando dados, USP, UNICAMP, Shell, INB, Nestlé, Cargill, etc. Também produzindo software estatístico. Durante 6 anos.
- D5 - Prof. Universidad Federal de Buenos Aires 5 anos, na capital federal, área de estatística e zootecnia.
- D6 - Especialização MBA Gestão da Qualidade.
- D7 - Doutorado no CENA em Estatística para Gestão.
- D8 - Mestrado em Estatística Aplicada na ESALQ
- D9 - Graduação em Medicina Veterinária com orientação em Estatística e Zootecnia.
- D10 – Trabalhou dos 9 a 17 anos com galinhas de postura, frangos de corte e ovelhas, negócios familiares. Na Patagônia Argentina.
Exercício 1
Criar um exemplo para medir relação causa – efeito, análogo ao apresentado em sala de aulas, utilizando Excel. Tem que ser elaborado um exemplo para cada aluno.
Dead Line:
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- Seu nome completo e o numero do exercicio que está sendo enviado
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