Calculadora de regressão quadrática

Esta calculadora de regressão quadrática ajusta a melhor parábola aos seus valores x e y. Exemplo: x = 0 a 5 e y = 1; 2,8; 6,1; 10,8; 17,2; 24,5 dão ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 com R² = 0,999876.

Fonte: Wikipedia – Polynomial regression. Atualizado em: .

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Resultado

Resultado
Parábola ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 (R² = 0,999876, n = 6)
Valores principais
GrandezaValor
Coeficiente a (x²)0,7125
Coeficiente b (x)1,16321
Constante c0,960714
Coeficiente de determinação R²0,999876
Soma dos quadrados dos resíduos SSE0,0509286
Vértice(-0,816291 | 0,485954) – mínimo
Previsão em x = 633,59
Dados e ajuste
xyAjustado ŷResíduo y − ŷ
010,9607140,0392857
12,82,83643-0,0364286
26,16,13714-0,0371429
310,810,8629-0,0628571
417,217,01360,186429
524,524,5893-0,0892857
Passo a passo
  • Modelo y = a · x² + b · x + c; equações normais a partir das somas: n = 6, Σx = 15, Σx² = 55, Σx³ = 225, Σx⁴ = 979, Σy = 62,4, Σxy = 238,7, Σx²y = 1.012,1.
  • O sistema 3×3 dá a = 0,7125, b = 1,16321, c = 0,960714.
  • Vértice: x = −b / (2a) = -0,816291, y = 0,485954.
  • Previsão: ŷ(6) = 0,7125 · 6² + 1,16321 · 6 + 0,960714 = 33,59.
Uma previsão fora do intervalo dos seus valores x (extrapolação) é incerta, porque a parábola logo fica muito inclinada. Um R² próximo de 1 não prova uma relação; só mostra o ajuste.

Como o cálculo é feito

A regressão quadrática ajusta uma parábola y = a · x² + b · x + c a pontos de dados quando a relação é curva e uma reta não basta.

Método e cálculo

Buscam-se a, b e c de modo que a soma dos quadrados das distâncias entre o y medido e a parábola seja mínima (mínimos quadrados). As somas Σx, Σx², Σx³, Σx⁴, Σy, Σxy e Σx²y dão um sistema de três equações com três incógnitas, que a calculadora resolve. O coeficiente de determinação R² = 1 − SSE / SST mostra que parte da variação de y a parábola explica. O vértice fica em x = −b / (2a).

Exemplo resolvido

Para x = 0, 1, 2, 3, 4, 5 e y = 1; 2,8; 6,1; 10,8; 17,2; 24,5 as somas são n = 6, Σx = 15, Σx² = 55, Σx³ = 225 e Σx⁴ = 979. O sistema dá a = 0,7125, b = 1,16321 e c = 0,960714, ou seja, ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 com R² = 0,999876. A previsão em x = 6 é 0,7125 · 36 + 1,16321 · 6 + 0,960714 = 33,59. O vértice está em x = −0,816291 com y = 0,485954; como a > 0, é um mínimo.

Perguntas frequentes

Como calcular uma regressão quadrática?

Achando a, b e c que minimizam a soma dos desvios ao quadrado, ao resolver o sistema formado com as somas Σx a Σx⁴, Σy, Σxy e Σx²y.

Quando a quadrática é melhor que a linear?

Quando os resíduos da reta formam uma curva ou os dados são visivelmente curvos, como distâncias de frenagem ou trajetórias de lançamento.

O que significa o vértice?

É o ponto mais baixo ou mais alto da parábola em x = −b / (2a). No nosso exemplo está em x = −0,816291, fora dos valores medidos.

Fontes e base legal

Última atualização: · Princípios editoriais

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