FisicaNet - Prof. Alberto Ricardo Prass
ARTIGOS
ARTIGOS
Página 7 de 12

Regressão Linear: da Física Experimental à Ciência de Dados e ao Aprendizado de Máquina

Prof. Alberto Ricardo Präss
PrassTek Quantum Computing

9. Exemplo: determinando a aceleração da gravidade

Considere um experimento de queda livre no qual medimos a distância percorrida \(s\) em diferentes tempos \(t\).

Para um corpo abandonado do repouso, desprezando a resistência do ar, temos:

\[ s=\frac{1}{2}gt^2 \]

Essa relação não é linear em \(t\). Entretanto, podemos definir uma nova variável:

\[ X=t^2 \]

Então:

\[ s=\frac{g}{2}X \]

Agora temos uma relação linear entre \(s\) e \(t^2\). Se realizarmos uma regressão linear de \(s\) em função de \(t^2\), a inclinação \(m\) deverá satisfazer:

\[ m=\frac{g}{2} \]

Portanto:

\[ g=2m \]

Esse exemplo é extremamente importante para o ensino de Física porque mostra que a regressão linear não precisa significar que a relação original seja linear. Muitas relações físicas podem ser linearizadas por meio de uma transformação adequada das variáveis.

A ideia central

Linearizar uma equação significa transformar o problema de maneira que seus parâmetros possam ser determinados por uma relação linear. Isso permite utilizar ferramentas simples de regressão para investigar modelos físicos mais complexos.