• Regressores em modelos de regressão
• Exemplo 1: Rendimento da cultura
• Exemplo 2: Notas de exames

Em estatística, um regressor é o nome dado a qualquer variável num modelo de regressão que é utilizada para prever uma variável de resposta.

Um regressor é também designado por:

• Uma variável explicativa
• Uma variável independente
• Uma variável manipulada
• Uma variável preditora
• Uma caraterística

Todos estes termos são utilizados indistintamente consoante o tipo de domínio em que se trabalha: estatística, aprendizagem automática, econometria, biologia, etc.

Nota: Por vezes, uma variável de resposta é designada por "regressão".

Regressores em modelos de regressão

A maioria dos modelos de regressão assume a seguinte forma:

Y = β ₀ + B ₁ x ₁ + B ₂ x ₂ + B ₃ x ₃ + ε

onde:

• Y: A variável de resposta
• β _i : Os coeficientes dos regressores
• x _i : Os regressores
• ε: O termo de erro

O objetivo da construção de um modelo de regressão é compreender como as alterações num regressor conduzem a alterações numa variável de resposta (ou "regressando").

Note-se que os modelos de regressão podem ter um ou mais regressores.

Quando existe apenas um regressor, o modelo é designado por modelo de regressão linear simples e quando existem vários regressores, o modelo é designado por modelo de regressão linear múltipla para indicar que existem múltiplo regressores.

Os exemplos seguintes ilustram como interpretar os regressores em diferentes modelos de regressão.

Exemplo 1: Rendimento da cultura

Suponha que um agricultor está interessado em compreender os factores que afectam o rendimento total da colheita (em libras). Ele recolhe dados e constrói o seguinte modelo de regressão:

Rendimento da cultura = 154,34 + 3,56*(libras de fertilizante) + 1,89*(libras de solo)

Este modelo tem dois regressores: Fertilizante e Solo.

Eis como interpretar estes dois regressores:

• Fertilizante: Por cada libra adicional de fertilizante utilizado, o rendimento da cultura aumenta em média 3,56 libras, assumindo que a quantidade de solo é mantida constante.
• Solo: Por cada libra adicional de solo utilizado, o rendimento das culturas aumenta em média 1,89 libras, assumindo que a quantidade de fertilizante se mantém constante.

Exemplo 2: Notas de exames

Suponha que um professor está interessado em perceber como é que a quantidade de horas estudadas afecta as notas dos exames. Ele recolhe dados e constrói o seguinte modelo de regressão:

Nota do exame = 68,34 + 3,44*(Horas de estudo)

Este modelo tem um regressor: Horas estudadas. Interpretamos o coeficiente deste regressor como significando que por cada hora adicional estudada, a nota do exame aumenta em média 3,44 pontos.