Explorando correlação e regressão com Python: Uma abordagem prática

Este projeto foi estruturado para ser um recurso didático, abrangendo as seguintes etapas principais:

• Exploração Inicial dos Dados:
  • Importação e visualização de dados utilizando pandas e matplotlib.
  • Análise de estatísticas descritivas para compreender a distribuição inicial das variáveis.

• Correlação:
  • Cálculo da correlação linear entre variáveis usando o coeficiente de Pearson.
  • Visualização das correlações através de mapas de calor, facilitando a interpretação de relações entre variáveis.

• Modelo de Regressão Linear:
  • Construção de modelos de regressão linear simples e múltipla.
  • Avaliação de métricas como coeficiente de determinação (R2R^2R2) e resíduos, para validar os modelos criados.

• Diagnóstico do Modelo:
  • Testes de normalidade dos resíduos (Jarque-Bera) para verificar a adequação do modelo.
  • Análise de simetria (skewness) e curtose para identificar desvios significativos nos dados.

• Interpretação dos Resultados:
  • Relatório detalhado dos coeficientes de regressão, significância estatística, e possíveis limitações do modelo.