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Regressão Linear e Polinomial

July 8, 2026 · Updated: July 8, 2026

Esta ferramenta ajusta modelos de regressão aos seus dados e fornece estatísticas detalhadas incluindo coeficientes, erros padrão, valores p, R², ANOVA e diagnóstico de resíduos. Um gráfico de dispersão com a curva ajustada é gerado para inspeção visual.

Linear & Polynomial Regression

Instruções

  1. Insira os valores X e Y — separados por vírgulas, espaços ou quebras de linha. Ambas as colunas devem ter o mesmo número de valores (pelo menos 3).
  2. Selecione um modelo no menu suspenso.
  3. Clique em Calcular para gerar os resultados e o gráfico.
  4. Use a função Prever para estimar y para um novo valor de x.

Modelos

Modelo Equação Aplicação
Linear y = a + bx Relação linear simples
Quadrático y = a + bx + cx² Curvatura com um ponto de inflexão (≥ 4 pontos)
Cúbico y = a + bx + cx² + dx³ Dois pontos de inflexão (≥ 5 pontos)
Exponencial y = a·e^(bx) Crescimento/decaimento (y > 0)
Potência y = a·x^b Escalonamento alométrico (x > 0, y > 0)
Logarítmico y = a + b·ln(x) Relação de saturação (x > 0)

Resultados

  • Equação com coeficientes ajustados
  • Tabela de coeficientes com estimativa, erro padrão, estatística t e valor p
  • Qualidade do ajuste: R², R² ajustado, estatística F com valor p
  • Tabela ANOVA: decomposição da variância em componentes de regressão e residual
  • Tabela de resíduos (recolhível) com valores ajustados e resíduos; pontos com |resíduo padronizado| > 2 são sinalizados
  • Gráfico de dispersão com curva ajustada e anotação de R²