Então, a pergunta é: “O que é ?” Vamos abordar isso dentro do contexto de estatística, especificamente em modelos de regressão. Para entender o que é , vamos precisar falar sobre equações de regressão e como elas nos ajudam a entender a relação entre variáveis.
Passo 2
Primeiro, vamos lembrar o que é uma equação de regressão. Imagine que queremos prever uma variável dependente, como o preço de uma casa, com base em várias variáveis independentes, como o tamanho da casa, número de quartos, etc. A equação de regressão fica mais ou menos assim:
Aqui, é o que queremos prever, são as variáveis que usamos para fazer a previsão, representa o erro da previsão, e as são os coeficientes que mostram o quanto cada variável influencia o resultado .
Passo 3
Focando nas , elas são conhecidas como coeficientes de regressão. Cada (onde vai de 0 a ) indica a mudança esperada em quando a variável aumenta em uma unidade, mantendo todas as outras variáveis constantes. Ou seja, elas medem a força e a direção da relação entre cada variável independente e a variável dependente.
Passo 4
Por exemplo, se , isso significa que, para cada aumento de 1 na variável , esperamos que aumente em 200 unidades, assumindo que todas as outras variáveis permanecem iguais. Se , então um aumento de 1 em levaria a uma diminuição de 50 unidades em , de novo mantendo as outras variáveis constantes.
Passo 5
Esses coeficientes são estimados a partir dos dados que temos, geralmente usando métodos como mínimos quadrados, que ajustam a linha de regressão de forma a minimizar a soma dos quadrados dos erros (). Através desses coeficientes, podemos entender quais variáveis têm maior impacto e como elas influenciam a variável que estamos tentando prever.
Resposta
representa os coeficientes de regressão em um modelo estatístico, indicando a magnitude e a direção da influência de cada variável independente na variável dependente.