Este e-book é indicado para Engenheiros Civis e Arquitetos, ou estudantes de graduação e pós-graduação, interessados em aprender os primeiros a passos a serem dados para se construir modelos matemáticos a partir da regressão linear com aplicação na Engenharia de Avaliações, e está dividido em quatro capítulos.
 
# CAPÍTULO 1: Apresenta de forma didática sobre o entendimento da estimativa dos regressores (parâmetros) das variáveis independentes pelo método dos mínimos quadrados ordinários;
 
# CAPÍTULO 2: Apresenta a natureza dos fenômenos determinísticos e aleatórios para compreensão do leitor sobre a importância do ajuste linear à reta de regressão, e sobre a fundamentação matemática para desenvolver a regressão linear simples e múltipla;
 
# CAPÍTULO 3: Disserta e apresenta a importância do ajuste linear à reta de regressão para se minimizar erros a partir de estimativa dos modelos matemáticos construídos;
 
# CAPÍTULO 4: Disserta e apresenta sobre as principais questões a serem compreendidas para se construir um modelo matemático pela regressão linear simples e múltipla. Para completa compreensão das questões referidas neste capítulo, se é precedido de um sintético fundamento matemático.
 
Além destas questões estarem exemplificadas com estudo de caso e utilização do Microsoft Excel®, o atendimento ao pressuposto da micronumerosidade é avaliada com viés à Engenharia de Avaliações.
 
Assim, embora a condição de micronumerosidade não seja violada e o modelo de regressão linear simples ou múltiplo tenha obtido um bom desempenho [“bom” ajuste à reta]; a modelagem precisa ser validada.
 
Diante desta necessidade de validação do modelo matemático construído, é imperativo analisar o cumprimento dos pressupostos ou axiomas [ou hipóteses de Gauss-Markov].
 
A abordagem em detalhes destes axiomas e o seu completo entendimento são abordados pelos e-book:
•MÓDULO 2: Como Analisar a Variância dos Erros;
•MÓDULO 3: Como Analisar a Normalidade dos Erros;
•MÓDULO 4: Como Analisar a Autocorrelação dos Erros e das Variáveis;
•MÓDULO 5: Como Analisar a Significância das Variáveis e do Modelo.