# Calculadora de Regressao Linear Multipla

Ajusta regressao linear multipla a partir de preditores e alvo numerico

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- **Categoria:** Math & Numbers

- **Palavras-chave:** regressao multipla, preditores, minimos quadrados, r quadrado

## Visão geral

A Calculadora de Regressão Linear Múltipla permite ajustar modelos estatísticos utilizando o método dos mínimos quadrados para entender a relação entre múltiplas variáveis independentes e um alvo numérico. A ferramenta processa dados em formato CSV, fornecendo coeficientes, o intercepto, o coeficiente de determinação (R²) e previsões para novos valores de forma rápida e precisa.

## Entradas

- **Dados CSV** (textarea): Predictors first, target y last, e.g. x1,x2,y 1,2,6 2,1,7 3,4,14
- **Tem cabecalho** (checkbox)
- **Valores de previsao (opcional)** (text): e.g. 6, 3
- **Casas decimais** (number)

## Quando usar

- Quando você precisa prever o valor de uma variável dependente com base em dois ou mais fatores independentes.
- Para quantificar a força da relação entre diferentes preditores e um resultado específico em um conjunto de dados.
- Ao analisar conjuntos de dados numéricos para identificar tendências lineares e validar a precisão do modelo através do R².

## Como funciona

- Insira os dados no formato CSV, garantindo que as colunas de preditores (x) venham primeiro e a variável alvo (y) seja a última coluna.
- Configure se os dados possuem uma linha de cabeçalho e defina a precisão de casas decimais desejada para os resultados finais.
- Opcionalmente, adicione valores de previsão separados por vírgula para calcular um resultado estimado com base no modelo gerado.
- O sistema processa as entradas via mínimos quadrados e retorna o intercepto, os coeficientes de cada variável, o R² e o valor previsto.

## Casos de uso

- Estimativa de preços de imóveis baseada em metragem quadrada, número de quartos e localização geográfica.
- Previsão de vendas mensais considerando gastos com publicidade em diferentes canais e índices de sazonalidade.
- Análise de desempenho acadêmico correlacionando horas de estudo, frequência escolar e notas em testes anteriores.

## Perguntas frequentes

### Qual deve ser a ordem das colunas no CSV?

Os preditores (x) devem vir nas primeiras colunas e a variável alvo (y) deve ser obrigatoriamente a última coluna do conjunto de dados.

### O que o valor de R² indica nos resultados?

O R² (coeficiente de determinação) mede a proporção da variância da variável dependente que é explicada pelos preditores no modelo ajustado.

### Posso prever novos valores com o modelo?

Sim, basta inserir os valores dos preditores no campo 'Valores de previsão' para obter o resultado estimado de Y.

### Como a ferramenta trata a linha de cabeçalho?

Se o seu CSV incluir nomes de colunas na primeira linha, marque a opção 'Tem cabeçalho' para que esses dados não sejam processados como números.

### Existe um limite para o número de casas decimais?

Você pode configurar a precisão dos resultados entre 0 e 10 casas decimais conforme a necessidade do seu projeto.

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