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Como adicionar regressão linear a gráficos do Excel
Adicionar uma linha de regressão linear a um gráfico do Excel pode ser uma maneira útil de visualizar e analisar a relação entre dois conjuntos de dados. Aqui estão as etapas sobre como adicionar uma linha de regressão linear a um gráfico do Excel:

1. Prepare seus dados:
- Certifique-se de que seus dados estejam organizados com um conjunto de dados no eixo x (variável independente) e outro conjunto de dados no eixo y (variável dependente).

2. Crie um gráfico de dispersão:
- Selecione seus dados.
- Clique em "Inserir" guia na faixa de opções.
- Nos "Gráficos" grupo, selecione o "Scatter" tipo de gráfico.
- Escolha a opção "Dispersão com linhas retas e marcadores" opção.

3. Exibir a linha de tendência da regressão linear:
- Clique com o botão direito em qualquer ponto de dados no gráfico de dispersão.
- Selecione "Adicionar linha de tendência" opção.
- Em "Adicionar linha de tendência" caixa de diálogo, escolha a opção "Linear" tipo de linha de tendência.
- Verifique a "Exibir Equação no gráfico" e "Exibir valor R-quadrado no gráfico" opções para mostrar a equação de regressão linear e o valor R ao quadrado (uma medida de quão bem a linha se ajusta aos dados) no gráfico.

4. Formate a linha de tendência:
- Clique na linha de tendência para selecioná-la.
- Use a "Linha de tendência de formato" opções na faixa de opções para personalizar a aparência da linha, como alterar sua cor, espessura ou estilo.

5. Interprete a linha de regressão linear:
- A linha de regressão linear representa a linha de melhor ajuste para os pontos de dados, indicando a tendência geral da relação entre as variáveis ​​x e y.
- A inclinação da linha representa a taxa de variação na variável y para cada alteração unitária na variável x.
- A interceptação y representa o valor da variável y quando a variável x é igual a zero.

Ao adicionar uma linha de regressão linear ao gráfico do Excel, você pode obter insights sobre o relacionamento entre dois conjuntos de dados, identificar tendências e fazer previsões com base na equação de regressão linear.

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