Análise de dados

04/02/2018

Última atualização: 11/04/2025

Como fazer uma Regressão Linear no Excel?

A regressão linear é um recurso muito utilizado na análise de dados. Ela permite identificar padrões, visualizar tendências e até fazer previsões com base em informações já coletadas.

No Excel e no Google Planilhas, é possível aplicar a regressão linear. Esses recursos ajudam a representar visualmente a relação entre duas variáveis — normalmente chamadas de variável independente (X) e variável dependente (Y).

Neste conteúdo, você vai aprender o passo a passo de como criar um gráfico de dispersão, inserir a linha de tendência (regressão linear), interpretar o valor de R² e entender o significado da equação gerada.

Além disso, vamos mostrar exemplos que facilitam o aprendizado, como o caso de um supermercado que quer analisar a relação entre o número de clientes e o faturamento diário.

Continue a leitura e veja como aplicar a regressão linear no Excel e no Google Planilhas de forma simples e eficiente.

Como fazer um Regressão Linear no Excel?

A regressão linear no Excel é uma forma simples de representar visualmente a relação entre uma variável independente (X) e uma variável dependente (Y) em um gráfico.

Quando os dados seguem um comportamento linear, o Excel traça uma linha reta. Essa linha é definida por uma equação de primeiro grau, como:

y = 3x + 4

Nesse tipo de equação, não existem termos ao quadrado ou ao cubo.

Já quando a relação entre as variáveis é mais complexa, o Excel permite criar uma linha curva. Essa curva representa uma equação de grau superior, como:

y = 2x² + 5x - 8

Antes de escolher o tipo de linha de tendência, é importante avaliar o seu contexto. A escolha entre linha reta (linear) ou curva (não linear) deve ser baseada na teoria do problema que você está analisando.

Se os dados seguem uma relação proporcional direta, use a regressão linear. Se o comportamento for mais complexo, com variações diferentes ao longo do tempo ou da medida, a linha curva pode ser a melhor opção.

Como a estatística pode lhe ajudar?

A regressão linear é uma ferramenta que permite identificar tendências e criar modelos preditivos. No gráfico, além de visualizar a linha de tendência, você também pode exibir a equação da regressão.

Essa equação mostra a relação entre as variáveis analisadas. A qualidade do ajuste é medida pelo coeficiente de determinação, chamado de R² (R-quadrado). Quanto mais próximo de 1,00 for o valor de R², melhor o modelo explica os dados.

Criando um gráfico de dispersão inicial

O gráfico de dispersão é o primeiro passo para visualizar a relação entre as variáveis na regressão linear. Ele mostra se existe uma tendência de comportamento entre os dados.

Veja o passo a passo para criar esse gráfico no excel:

1. Organize seus dados na planilha

Coloque as informações em duas colunas:

Exemplo:

2. Selecione os dados

Com o mouse, selecione as informações das duas colunas.

3. Insira o gráfico de dispersão

Clique no menu superior:

Inserir → Gráficos → Dispersão (X, Y)

Escolha o modelo de gráfico apenas com pontos.

4. Personalize o gráfico

Inclua os principais elementos:

Isso facilita a análise e a interpretação dos dados.

Criando uma linha de regressão linear no Excel (Linha de Tendência)

Com o gráfico de dispersão pronto no Excel, o próximo passo é adicionar a linha de tendência. É ela que representa o modelo da regressão linear.

No exemplo do supermercado, vamos analisar se existe uma relação direta entre o número de clientes e o faturamento diário.

Para isso:

  1. Clique no gráfico criado.
  2. No menu do Excel, selecione:

Adicionar Linha de Tendência → Linear

  1. Marque as opções:

A equação mostrada será parecida com:

Faturamento = 19,80 x Número de Clientes + 100,00

Isso significa que, em média, o faturamento aumenta R$19,80 a cada novo cliente.

O Excel também exibiu o valor de R² = 0,9987, indicando que o modelo da regressão linear tem um excelente ajuste — ou seja, o número de clientes explica quase toda a variação do faturamento.

Interpretando o Coeficiente de Determinação (R²)

Após criar a linha de tendência no gráfico do Excel, o valor de R² aparece ao lado da equação da regressão linear. Mas o que ele realmente significa?

O R², ou Coeficiente de Determinação, indica o quanto o modelo de regressão linear consegue explicar a variação dos dados analisados. O valor varia de 0 a 1.

Exemplo:

No nosso exemplo, o Excel apresentou:

Faturamento = 19,80 x Número de Clientes + 100,00
R² = 0,9987

Esse R² muito próximo de 1 indica que 99,87% da variação do faturamento do supermercado pode ser explicada pela quantidade de clientes no dia.

Em outras palavras, existe uma forte relação linear entre o número de clientes e o faturamento. Isso significa que o modelo é confiável e pode ser usado para fazer previsões.

O que considerar ao analisar o R²

Apesar de um R² alto ser desejável, é importante sempre avaliar o contexto:

Como fazer a regressão linear no Google Planilhas

Além do Excel, o Google Planilhas também permite realizar a regressão linear de forma simples. Esse recurso é ideal para quem trabalha online ou compartilha arquivos em tempo real.

Vamos mostrar o passo a passo usando o mesmo exemplo do supermercado: analisar a relação entre número de clientes e faturamento.

1. Insira os dados na planilha

Utilize os mesmos dados da planilha anterior.

2. Crie o gráfico de dispersão

Selecione os dados das colunas e clique em:

Inserir → Gráfico

No menu lateral, em "Tipo de Gráfico", escolha "Dispersão".

O gráfico será criado com os pontos representando os dados.

3. Adicione a linha de tendência (Regressão Linear)

Clique no gráfico e depois em:

Personalizar → Série → Linha de Tendência

Em "Tipo", selecione:

Linear

Ative as opções:

Assim como no Excel, o Google Planilhas mostrará a equação da reta e o valor do R² diretamente no gráfico.

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