A regressão linear simples é um método amplamente utilizado na análise estatística para examinar a relação entre duas variáveis ​​- uma variável independente e uma variável dependente. É simples porque envolve apenas uma variável independente que influencia a variável dependente. A ideia por trás da regressão linear simples é encontrar uma linha reta que melhor se ajusta aos dados coletados. Essa linha é chamada de linha de regressão e é usada para prever a variável dependente com base nos valores da variável independente. Se a relação entre as variáveis for forte, a linha de regressão será mais inclinada e os pontos de dados se agruparão mais próximos à linha. A regressão linear simples é usada em muitas áreas, como finanças, ciências sociais, econometria e biologia. É uma ferramenta poderosa para prever resultados e tomar decisões informadas com base em dados. É importante lembrar que a regressão linear simples não implica causalidade - apenas correlação. Em outras palavras, se o aumento da variável independente estiver correlacionado com um aumento na variável dependente, isso não significa necessariamente que a variável independente está causando o aumento. Portanto, é importante usar a regressão linear simples com cautela e sempre considerar outras variáveis ​​e fatores que podem afetar a relação entre as variáveis. Com uma compreensão adequada e o uso correto da regressão linear simples, é possível tomar decisões informadas com base em dados e aumentar a precisão das previsões.