Visão geral de Regressão ortogonal

Use Regressão ortogonal, também conhecido como regressão de Deming, para determinar se dois instrumentos ou métodos oferecem medições comparáveis. A regressão ortogonal analisa a relação linear entre duas variáveis contínuas: uma resposta (Y) e um preditor (X). Ao contrário de regressão linear simples (regressão de mínimos quadrados), tanto a resposta quanto o preditor da regressão ortogonal contêm erros de medição. Na regressão simples, apenas a variável resposta contém erros de medição. Se você usar a regressão simples para determinar a comparabilidade quando ambas as variáveis contêm erro de medição, os resultados dependerão da variável assumida pelos cálculos que não apresentar erro de medição. A regressão ortogonal aborda este problema de forma que as funções das variáveis tenham pouca influência sobre os resultados.

Por exemplo, um engenheiro em uma empresa de dispositivos médicos quer determinar se os novos monitores de pressão arterial são equivalentes a um modelo semelhante, fabricado por outra empresa.