avaliação do incômodo à população da região da grande vitória por ...

44A análise de regressão toma por base um conjunto de observações pareadas (x,y), relativas àsvariáveis X e Y. No modelo de regressão linear simples assume-se que há uma dependêncialinear entre x e y, considerando um erro aleatório decorrente das flutuações dos pontos (x,y)em torno da reta imaginária. O modelo pode então ser descrito por: = + + Onde:Y: variável dependente ou resposta;: constante de interceptação da reta com o eixo x;: inclinação da reta;X: variável independente ou explicativa;: variável aleatória residual que descreve os efeitos em Y não explicados por X.A ideia básica do modelo de regressão linear simples é encontrar estimativas para oscoeficientes e , com base na amostra de observações (x,y), de forma que a reta passe omais próximo possível dos pontos observados. Esses coeficientes podem ser obtidos pelométodo de mínimos quadrados, que consiste em fazer com que a soma quadrática dos efeitosaleatórios (∑ ), seja a menor possível, fornecendo expressões para os cálculos de e .A qualidade dos ajustes é feita pela análise do coeficiente de determinação (R 2 ), que é oquadrado do coeficiente de correlação R de Pearson, sendo que quanto mas próximo de 1 forR² melhor é a qualidade do ajuste. O coeficiente de determinação pode ser interpretado comouma medida descritiva da proporção da variação de Y.O modelo de regressão linear simples foi utilizado para verificar a influência das seguintesvariáveis nos níveis de incômodo, que foi tomada como variável dependente (Y), apresentadospela população:• Aspectos pessoais (gênero, faixa etária e escolaridade);• Avaliação da qualidade do ar;• Percepção da poeira;• Percepção de risco;• Identificação das indústrias como principal fonte de poluição.