Curso Enem vs Linear Regression Lab
Price, ratings, monetisation and update history for both apps, side by side — with what reviewers say about each.
Curso Enem
Read full descriptionHide full description
Agora você pode mandar bem nas provas com as dicas do Intensivo Enem. Confira os temas que mais caem de Matemática, Química, Física, Biologia, Linguagens e de todas as matérias de Ciências Humanas também. Aqui você têm aulas em vídeo, resumos, listas de exercícios e simulados organizados numa trilha de aprendizagem organizada dia a dia. Você escolhe o seu ritmo de estudos. Tire suas dúvidas e resolva os exercícios para se garantir nas provas objetivas e no texto dissertativo-argumentativo da redação do Enem.
Linear Regression Lab
Read full descriptionHide full description
Linear Regression Lab é um aplicativo educacional interativo para o ensino do conceito estatístico de regressão linear, voltado a estudantes da área da saúde, pesquisadores e educadores em métodos quantitativos. COMO FUNCIONA A liga é composta por 7 rounds. Em cada um, você recebe um dataset clínico simulado e deve ajustar manualmente uma reta de regressão sobre os pontos do gráfico. Quanto mais próxima sua reta estiver da solução ótima dos Mínimos Quadrados Ordinários (OLS), maior a sua pontuação. Há ainda um bônus por velocidade — finalizar antes do tempo máximo aumenta a recompensa. Entre os rounds, um quiz traz questões teóricas sobre os conceitos fundamentais — coeficientes, resíduos, coeficiente de determinação, correlação, outliers e limitações do modelo linear. CONTEÚDO COBERTO - Reta de regressão e o método dos mínimos quadrados (OLS) - Coeficientes β₀ (intercepto) e β₁ (inclinação) - Resíduos e o cálculo do RSS (Soma dos Quadrados dos Resíduos) - Coeficiente de determinação R² - Coeficiente de correlação r de Pearson - Influência de outliers sobre o ajuste - Visualização da paisagem RSS via heatmap interativo - Correlação versus causalidade - Limitações do modelo linear DATASETS CLÍNICOS DIDÁTICOS Cada round apresenta um cenário clinicamente plausível, mas TODOS OS DADOS SÃO SIMULADOS para fins didáticos. Os 7 cenários cobrem áreas variadas: - Sono e cognição (neurologia) - Exercício e glicemia (endocrinologia) - IMC e pressão arterial (cardiologia) - Estresse e cortisol (medicina ocupacional) - Vitamina D e depressão (psiquiatria) - Frequência respiratória e SpO₂ (medicina interna) - Dose e redução da pressão arterial (farmacologia) RECURSOS - Scatter plot interativo com reta arrastável em tempo real - Heatmap da paisagem RSS para visualizar o espaço dos parâmetros - Estatísticas ao vivo: β
Screenshots
Verdict
The clearest difference is ads: Linear Regression Lab at none against Curso Enem's shown. Linear Regression Lab also leads on update cadence (every 3 days vs monthly). Curso Enem's advantage is iOS requirement (15.5 vs 17.6). On price, in-app purchases and device support there is nothing between them.
Scored on Price · Rating · Positive reviews · Number of ratings · Update frequency · Ads · In-app purchases · Monetization · Best chart rank · Devices · Requires iOS
Both are free to download. Neither carries in-app purchases, so what you see is what you pay.
Curso Enem ships an update monthly, Linear Regression Lab every 3 days. The most recent releases landed on October 9, 2026 and September 29, 2026 respectively.
| Parameter | Curso Enem | Linear Regression Lab |
|---|---|---|
| Price | Free | Free |
| Update frequency | Monthly | Every 3 days — better |
| Ads | Yes | No — better |
| In-app purchases | No | No |
| Devices | iPhone, iPad, iPod — better | iPhone, iPad |
| Requires iOS | 15.5 — better | 17.6 |
| Further details — not scored | ||
| Size | 61 MB | 11 MB |
| Age rating | 9+ | 12+ |
| Developer | Rede Enem | Henrique Alvarenga da Silva |
In-app purchases
Curso Enem
No in-app purchases
Linear Regression Lab
No in-app purchases
Questions
Is Curso Enem free?
Is Linear Regression Lab free?
Do Curso Enem or Linear Regression Lab have ads?
Which is updated more often, Curso Enem or Linear Regression Lab?
Other comparisons















