Regressão linear e múltipla: entenda as diferenças!

Regressão linear e múltipla: A análise de regressão tem por objetivo desvendar o comportamento entre uma variável dependente e as consideradas independentes. Modelos matemáticos são capazes de explicar essa relação por meio de uma equação que correlaciona a variável dependente com as independentes.

É válido ressaltar que a análise de regressão não garante que as variáveis explicativas sejam a causa da variável independente. Pode-se afirmar, ainda, raro que uma dependente seja elucidada por apenas uma variável.

Nesse caso, pode-se utilizar uma regressão linear múltipla, buscando explicar a ocorrência da variável dependente em questão. Mas você sabe o que é regressão linear e múltipla? Continue a leitura deste artigo e entenda as diferenças.

O que é regressão linear simples?

É responsável por avaliar a relação linear entre duas variáveis, sendo uma resposta e um preditor. Quando é realizada a comparação das duas variáveis, é possível prever um valor de resposta com uma precisão maior que o simples acaso.

Na regressão linear simples, a relação entre duas variáveis pode ser representada por uma linha reta, criando uma relação direta de causa e efeito. Assim, será possível prever os valores de uma variável dependente com base nos resultados da variável independente, como ocorre num gráfico de uma equação de primeiro grau.

Veja, a seguir, alguns exemplos que permitem uma compreensão melhor:

• A população de bactérias pode ser predita a partir da relação entre a população e o tempo de armazenamento.
• A concentração de gordura saturada num alimento e o seu tempo de contato com o óleo.

É possível afirmar, ainda, que a regressão linear simples é fundamental para examinar as alternâncias da variável de reposta em função da alteração do fator preditor e, também, predizer o valor de uma variável de resposta, independentemente de qual seja o fator preditor.

Assim, torna-se mais fácil realizar todo o processo de gerenciamento e acompanhamento dos principais processos de uma empresa. Esse tipo de conhecimento permitirá que os gestores tenham informações suficientes para prover ações preventivas, evitando problemas e outros fatores que possam impactar negativamente no andamento das atividades.

Qual a importância da regressão linear simples?

A regressão linear simples apresenta a relação causa e efeito de um problema. A partir da análise de dados, é possível identificar o problema que está impactando um processo produtivo. Como esse indicador é linear, a solução do problema identificado representará a correção da adversidade presente no processo produtivo, tornando-o mais eficaz e funcional.

Assim, por meio de ações simples e pontuais, será possível melhorar toda a gestão do projeto em questão. Isso inclui a redução nos custos de produção e o aumento da qualidade dos produtos.

Igualmente, haverá uma gestão de riscos eficiente. A predição de incidentes futuros permitirá que todas as ameaças que possam afetar o projeto sejam tratadas e erradicadas. Assim, todas as oportunidades poderão ser mais bem aproveitadas, trazendo maiores benefícios para o projeto e para a empresa.

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O que é regressão linear múltipla?

Muitas vezes uma única variável preditora não será capaz de explicar tudo a respeito da variável resposta. Por exemplo, a renda de uma determinada pessoa (variável resposta) é influenciada por diversas variáveis, tais como sexo, idade, escolaridade entre outras. Assim, precisamos realizar uma regressão linear múltipla.

É importante conhecer a fundo essa técnica, pois se o número de preditores (variáveis independentes) for grande, será necessário utilizar técnicas de subconjuntos visando remover preditores que não estejam associados às respostas, ajustando o modelo de regressão.

Qual a importância da regressão linear múltipla?

Analogamente à linear simples, a regressão linear múltipla também será fundamental para melhorar os principais aspectos da gestão de processos. Ela permite que sejam realizadas comparações entre a combinação de diversos fatores e o resultado delas no desenvolvimento do produto.

Assim, o gestor de projetos sabe qual combinação de variáveis é prejudicial para os principais indicadores do projeto e qual permite que os resultados sejam considerados ideais.

Como elencado anteriormente, uma boa gestão de riscos será fundamental para que o projeto possa atingir os resultados esperados e, quem sabe, superar as expectativas dos sponsors (patrocinadores). Mas, além dos riscos, existem outros fatores que devem ser analisados e controlados.

Um bom exemplo da utilização da regressão linear múltipla são os custos necessários para a realização de um produto, afinal existem inúmeras variáveis que podem interferir no seu custo final de produção.

A regressão linear múltipla é capaz de analisar os principais aspectos influenciadores desse custo, permitindo que o gestor do projeto tenha, em mãos, material suficiente para otimizá-los e reduzi-los, fazendo com que o projeto esteja dentro dos parâmetros determinados.

Como aplicar regressão linear e múltipla?

Como você percebeu ao longo do texto, os conceitos de regressão linear e múltipla não são de fácil entendimento. Obviamente, sua aplicação no dia a dia de trabalho também não é muito simples.

Para fazê-la, é necessário que o profissional tenha uma gama de conhecimento sobre o assunto, além de experiência adquirida por meio dos projetos já gerenciados.

Mas, apesar da dificuldade, deve-se considerar a sua relevância. Como já citado, existem diversos benefícios (tanto para a empresa quanto para o projeto) da aplicação desses parâmetros. Porém, é interessante colocarmos o profissional também em destaque.

Ao contar com projetos bem gerenciados, que cumprem com os prazos e marcos estabelecidos, produzindo um bem de qualidade que supera as expectativas dos patrocinadores e dos usuários, os profissionais também se beneficiarão.

Certamente, haverá o devido reconhecimento financeiro e profissional. Esse colaborador conquistará cargos de liderança estratégicos e de fundamental importância no organograma empresarial.

Como usar regressão linear e múltipla em sua carreira?

Um profissional que almeja alavancar sua carreira e crescer profissionalmente deve se preparar para isto. O conhecimento é uma das melhores maneiras de fazê-lo. Portanto, é necessário realizar cursos e capacitações — o Lean Six Sigma, por exemplo.

Essa certificação permite que a qualidade dos principais processos seja melhorada por meio da identificação e do tratamento de algumas relações de causa e efeito.

Dessa maneira, você se prepara para o futuro buscando compreender os principais processos produtivos e a melhor maneira de buscar informações mais assertivas, provendo ações mais eficazes.

Além de se qualificar para o mercado de trabalho, a certificação Lean Six Sigma é muito bem-vista pelas empresas e pelos profissionais que a possuem, permitindo que você tenha mais chance de conseguir cargos melhores.

Diminuir gastos, ser mais produtivo e eficiente, desenvolver produtos com mais qualidade e gerir o projeto como um todo se tornarão atividades rotineiras e simples em sua carreira. Vale a pena conhecer um pouco mais sobre esse tipo de certificação, não é mesmo?

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