Como ler os seus resultados

Depois de executar a regressão, a aba de resultados mostra várias métricas principais:

  • — quão bem o modelo se ajusta (0 a 1; maior é melhor)
  • Coeficientes — quanto cada variável altera a saída por unidade de aumento
  • Valores p — se cada variável é estatisticamente significativa (p < 0,05 = significativa)
  • Resíduos — diferença entre o valor previsto e o real
  • RMSE — erro médio de previsão nas unidades originais
Orientação geral de R²:
  • R² > 0,8 → modelo forte
  • R² 0,6–0,8 → aceitável para dados industriais
  • R² < 0,6 → tente transformações ou colete mais amostras
Os resíduos devem parecer ruído aleatório — qualquer padrão indica que o modelo está deixando algo de fora.
Experimente na aplicação
Experimente: execute uma regressão → leia R² e RMSE nos cartões de estatísticas → veja o valor p de cada coeficiente na tabela. Um valor p > 0,05 sugere que essa variável pode não estar a acrescentar nada.
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