Diferenças

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-===== Testes Clássicos =====
+====== Testes Clássicos ======
 {{section>planeco:roteiro:07-class_base#testes_classicos}}
+Agora vamos checar no R com esses mesmos dados:
+) Crie um diretório (//i.e.// uma pasta) para você
+) Abra o R no seu computador e mude o diretório de trabalho para o diretório que você criou, usando o menu **//Arquivo//** > **//mudar dir...//**.
+) Crie as variáveis x e y:
+<code>
+x<- c(1,2,3,4,5,6)
+y<- c(6,5,7,10,9,13)
+</code>
+) Ajuste um modelo de regressão linear simples usando a função //lm()// e inspecione o resumo do modelo usando a função //summary()//, que fornece informações importantes sobre o modelo, incluindo os valores brutos dos erros/resíduos (//residuals//):
+<code>
+lm.xy<-lm(y~x)
+summary(lm.xy)
+</code>
+==== Checando as premissas ====
+{{section>planeco:roteiro:07-class_base#checando_as_premissas}}
+Carregue o pacote //car//:
+<code>
+library(car)
+</code>
+Importe o arquivo para o R e conheça os dados:
+<code>
+algas.peixes <- read.csv("algas_peixes.csv", sep=";")
+head(algas.peixes)
+summary(algas.peixes)
+</code>
+Avalie visualmente a relação entre as variáveis com o gráfico //scatterplot//:
+<code>
+scatterplot(BIOMASSA_PEIXES_HERB~BIOMASSA_ALGAS, data=algas.peixes)
+</code>
+Ajuste um modelo de regressão linear para as variáveis, usando a função //lm()//:
+<code>
+lm.algas.peixes<-lm(BIOMASSA_PEIXES_HERB~BIOMASSA_ALGAS, data=algas.peixes)
+summary (lm.algas.peixes)
+</code>
+Use a função "names()" para saber quais são as informações que estão disponíveis sobre esse modelo:
+<code>
+names(lm.algas.peixes)
+</code>
+Se você quiser olhar detalhadamente alguma dessas informações, basta escrever o //nome_do_modelo$nome_da_informação//. Então, vamos olhar especificamente os erros/resíduos:
+<code>
+lm.algas.peixes$residuals
+</code>
+O mesmo pode ser feito para conhecer os valores ajustados (//fitted.values//), os coeficientes a e b (//coef//), etc.
+====Como saber se os erros/resíduos seguem uma distribuição normal?====
+{{section>planeco:roteiro:07-class_base#como_saber_se_os_erros_residuos_seguem_uma_distribuicao_normal}}
+Histograma
+<code>
+hist(lm.algas.peixes$residuals)
+</code>
+Boxplot
+<code>
+boxplot(lm.algas.peixes$residuals)
+</code>
+Gráfico Quantil-Quantil
+<code>
+qqnorm(lm.algas.peixes$residuals)
+qqline(lm.algas.peixes$residuals)
+</code>
+==== Como saber se a variância dos erros/resíduos é constante?====
+{{section>planeco:roteiro:07-class_base#como_saber_se_a_variância dos erros_residuos_e_constante?}}
+<code>
+res.a.p<-lm.algas.peixes$residuals
+</code>
+<code>
+yest.a.p<-lm.algas.peixes$fitted.values
+</code>
+<code>
+plot(res.a.p~yest.a.p, xlab="Y estimado", ylab="Resíduos")
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:07-class_base#residuo2}}
+<code>
+summary (lm.algas.peixes)
+</code>
+Agora, vamos definir que sejam construídos os 4 gráficos de diagnóstico para esse modelo e que eles sejam colocados em uma mesma página:
+<code>
+par(mfrow=c(2,2))
+plot(lm.algas.peixes)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:07-class_base#final}}
+<code>
+## copie uma linha por vez:
+algas.peixes2 <- read.csv("algas_peixes2.csv", sep=";")
+head(algas.peixes2)
+summary(algas.peixes2)
+scatterplot(BIOMASSA_PEIXES_HERB2~BIOMASSA_ALGAS2, data=algas.peixes2)
+lm.algas.peixes2<-lm(BIOMASSA_PEIXES_HERB2~BIOMASSA_ALGAS2, data=algas.peixes2)
+summary (lm.algas.peixes2)
+## copie as três linhas juntas:
+par(mfrow=c(2,2))
+plot (lm.algas.peixes2)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+<code>
+## copie uma linha por vez:
+insetos.peixes <- read.csv("insetos_peixes.csv", sep=";")
+head(insetos.peixes)
+summary(insetos.peixes)
+scatterplot(BIOMASSA_PEIXES_INS~BIOMASSA_INSETOS, data=insetos.peixes)
+lm.insetos.peixes<-lm(BIOMASSA_PEIXES_INS~BIOMASSA_INSETOS, data=insetos.peixes)
+summary(lm.insetos.peixes)
+## copie as três linhas juntas:
+par(mfrow=c(2,2))
+plot (lm.insetos.peixes)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+<code>
+## copie uma linha por vez:
+vol.inds <- read.csv("vol_inds.csv", sep=";")
+head(vol.inds)
+summary(vol.inds)
+scatterplot(INDIVIDUOS_AUSTROL~VOLUME_LAGO, data=vol.inds)
+lm.vol.inds<-lm(INDIVIDUOS_AUSTROL~VOLUME_LAGO, data=vol.inds)
+summary(lm.vol.inds)
+## copie as três linhas juntas:
+par(mfrow=c(2,2))
+plot (lm.vol.inds)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>