Sequência:
- Videoaulas:
- https://youtu.be/V2ot7wNyYyU
- Falta o calculo de margem de erro
- Passar dados do Blog, endereço:
- http://biologia-informada-inteligente.blogspot.com.br/
Aula 1
Exemplo de Regressão no Excel (introdução a Machine Learnig para Previsão):
Biomonitor Garcina gardineriana (folhas) para As na Mata Atlântica
Dados para Importar:
|
Distan. |
As |
|
(m) |
(mg/kg) |
|
100 |
0,98 |
|
200 |
0,95 |
|
300 |
0,85 |
|
400 |
0,86 |
|
500 |
0,59 |
|
600 |
0,45 |
|
700 |
0,32 |
|
800 |
0,15 |
|
900 |
0,11 |
|
1000 |
0,09 |
Arquivo para Download:
Exemplo do Biomonitor para As
Coeficiente de Determinação ou R Quadrado = 0,9593
Coeficiente Linear = 1,1733
É o ponto em que a reta corta o eixo Y, ou o valor do Y (Concentração de As) quando o X é igual a zero (Distancia da Rodovia igual a zero)
Simulação de Distancia da Rodovia e Concentração de Arsênio:
Utilizando a equação da Reta de Regressão estimada: y = -0,0012x + 1,1733.
Quando a Distancia se aproxima de 0 a Concentração de Arsênio se aproxima de 1,1733 mg/Kg.
É o ponto em que a reta corta o eixo Y, ou o valor do Y (Concentração de As) quando o X é igual a zero (Distancia da Rodovia igual a zero)
Simulação de Distancia da Rodovia e Concentração de Arsênio:
Utilizando a equação da Reta de Regressão estimada: y = -0,0012x + 1,1733.
Quando a Distancia se aproxima de 0 a Concentração de Arsênio se aproxima de 1,1733 mg/Kg.
Coeficiente Angular ou Coeficiente de Regressão = -0,0012
Como o Coef. Angular é menor que zero, então a reta é decrescente.
Também podemos dizer que a cada incremento de 1 metro na distancia da rodovia temos um decréscimo de 0,0012 mg/kg de As nas folhas.
Como o Coef. Angular é menor que zero, então a reta é decrescente.
Também podemos dizer que a cada incremento de 1 metro na distancia da rodovia temos um decréscimo de 0,0012 mg/kg de As nas folhas.
Coeficiente de Determinação ou R Quadrado = 0,9593
Se Coef. Determinação:
0-0,2 = Muito Ruim o Modelo
0,2-0,4 = Ruim
0,4-0,6 = Regular (nem bom nem ruim)
0,6-0,8 = Bom
0,8 - 1 = Muito Bom
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico linear generalizado, como a Regressão linear, em relação aos valores observados. O R² varia entre 0 e 1, indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é modelo, melhor ele se ajusta à amostra.
0-0,2 = Muito Ruim o Modelo
0,2-0,4 = Ruim
0,4-0,6 = Regular (nem bom nem ruim)
0,6-0,8 = Bom
0,8 - 1 = Muito Bom
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico linear generalizado, como a Regressão linear, em relação aos valores observados. O R² varia entre 0 e 1, indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é modelo, melhor ele se ajusta à amostra.
Por exemplo, se o R² de um modelo é 0,8234, isto significa que 82,34% da variável dependente consegue ser explicada pelos regressores presentes no modelo. Fonte Wikipedia.
Saida da Macro do Excel para Regressão
Âmbito cientifico
Resultados e Discussão
O
nível de As nas folhas do biomonitor diminui quando aumenta a distância da
Rodovia Anchieta, o coeficiente de regressão, foi -0,00116,
altamente significativo ( p < 0,0001), Figura 1.
Âmbito
Corporativo
O
nível de As nas folhas do biomonitor diminui quando aumenta a distância da
Rodovia Anchieta, o coeficiente de regressão, foi -0,00116,
com alto nível de confiança (99,999%), Figura 1.
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