Regressão Linear Múltipla | macoli.org

Regressão Linear Múltipla

Modelagem Multivariada Flexível (1 a 5 Preditores), Efeito Marginal, R² Ajustado e VIF

Configuração das Variáveis e Simulação

Defina quantas variáveis explicativas (X) deseja incluir no modelo (de 1 a 5) e personalize seus nomes. O simulador ajusta a álgebra matricial de mínimos quadrados em tempo real.

Nº de Variáveis Explicativas (k):

Tamanho da Amostra (n):

Cole os dados organizados em colunas [Formato: Y X₁ X₂]: 📂 Carregar .CSV

Diagnóstico Global do Modelo

Avaliação do poder preditivo geral e do ajuste penalizado pela quantidade de variáveis incluídas.

Amostra & Preditores

n = 40 | k = 2

Graus de Liberdade (df = 37)

R² (Determinação)

0.00%

Variação bruta explicada

R² Ajustado

0.00%

Penalizado pelo número de variáveis

Erro Padrão (S_e)

0.00

Dispersão típica dos resíduos

Equação do Modelo Ajustado:

Ŷ = 0.00 + 0.00·X₁ + 0.00·X₂

Significância Individual dos Coeficientes e Multicolinearidade (VIF)

O teste t avalia o efeito marginal de cada preditor mantendo todos os demais constantes (ceteris paribus).

Variável	Coeficiente (β)	Erro Padrão (EP)	Estatística t	p-valor	VIF (Colinearidade)	Interpretação e Relevância

💡 p-valor < 0.05: Efeito estatisticamente significativo sobre Y. ⚠️ VIF > 5: Multicolinearidade moderada/alta entre as variáveis explicativas.

Visualização Gráfica do Ajuste

Selecione o que deseja analisar no eixo horizontal.

Eixo X do Gráfico:

Simulador de Cenários

Defina valores para as variáveis independentes para estimar o resultado de Ŷ.

Valor Projetado (Ŷ):

Margem esperada (±1 Se): --

O simulador calcula a estimativa pontual aplicando os coeficientes ajustados pelo método MQO.

📤 Central de Output e Relatório Acadêmico

Exporte o laudo completo da modelagem multivariada em PDF, Word (.doc) ou planilha (.csv).