Utilizaremos o Excel e suas funcionalidades nativas, para determinar os parâmetros de uma regressão linear.
Sendo a regressão linear determinada por uma reta (Y = b + aX), calcularemos:
- O coeficiente linear da reta (b)
- O coeficiente angular da reta (a)
- O coeficiente de determinação (r²)
Para construção do exemplo, utilizaremos o conjunto de dados a seguir:

Dados utilizados
É recomendável, observar graficamente se os dados parecem se comportar de acordo com uma reta.
Para tanto, vamos inserir um gráfico de dispersão:

Gráfico de dispersão
Podemos dizer, com base na observação deste gráfico, que os dados aparentam se correlacionar linearmente.
A próxima etapa é determinar os parâmetros da reta e o grau de adequação do modelo.
Utilizaremos 3 funções nativas:
INTERCEPÇÃO(Val_Conhecidos_y;Val_Conhecidos_x): Cálculo de b
INCLINAÇÃO(Val_Conhecidos_y;Val_Conhecidos_x): Cálculo de a
RQUAD(Val_Conhecidos_y;Val_Conhecidos_x): Cálculo de r²
Todas as funções apresentam a mesma sintaxe, sendo seus argumentos, respectivamente, os valores de y (variável dependente) e os valores de x (variável independente)
Teremos então as seguintes fórmulas:
=INTERCEPÇÃO($B$2:$B$21;$A$2:$A$21)
=INCLINAÇÃO($B$2:$B$21;$A$2:$A$21)
=RQUAD($B$2:$B$21;$A$2:$A$21)
Vemos, a seguir, os valores calculados juntamente com a equação da reta:

Cálculos dos coeficientes
Além da possibilidade de cálculo, também é possível determinar a equação e o valor de r² diretamente no gráfico de dispersão.
Clicando-se com o botão direito sobre os dados da série, seleciona-se a opção Adicionar Linha de Tendência:

Adicionar Linha de Tendência
Dentre as opções possíveis para a linha de tendência, nos interessa que seja uma reta (Linear) e que figurem no gráfico a equação e o valor de r².

Selecionar parâmetros
Como podemos observar a seguir, os valores são os mesmos obtidos através das fórmulas do Excel.
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Reta e parâmetros da regressão
Além dessas duas formas, é possível realizar a análise de regressão utilizando o suplemento Análise de Dados.
É necessário ativar esse suplemento através das opções do Excel.
Nas versões mais recentes, essa ferramenta está disponível na aba Dados, Seção Análise.
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Análise de Dados
Há inúmeras análises estatísticas disponíveis, mas nos concentraremos na Regressão:

Analise de Dados: Regressão
Além dos cálculos básicos é possível realizar a análise de resíduos e adequação à distribuição normal, cálculos importantes para análises estatísticas mais aprofundadas.

Definindo os parâmetros para cálculos
Automaticamente é gerado um relatório, cujos resultados essenciais para a nossa análise destacamos em amarelo:
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Relatório gerado
Vemos que é possível obter os resultados de uma análise de regressão de diversas formas no Excel. Pelo menos uma delas deve se adequar às suas necessidades.
No artigo 0115-Podemos confiar nos cálculos estatísticos no Excel? analisamos com mais detalhes os fundamentos teóricos e os cálculos envolvidos.
Os dados utilizados e os resultados gerados estão disponíveis em: Regressão Linear