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--- planeco:roteiro:08-lm [2017/03/23 21:38] – [Simplificando Modelos] adalardo
+++ planeco:roteiro:08-lm [2024/01/09 18:38] (Atual) – edição externa 127.0.0.1
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 <WRAP center round box 80%>
   * baixe o arquivo {{ :planeco:roteiro:regression.txt |}}
-  * abra no excel e calcule o intercepto e a inclinação do modelo linear
+  * abra no Excel e calcule o intercepto e a inclinação do modelo linear
   * crie uma coluna com os valores de resíduos do modelo para cada observação
   * crie uma coluna com os valores de desvíos quadráticos para cada observação
   * calcule o valor de desvio total dos dados
   * monte uma tabela de anova com os resultados
+  * calcule o $r2$ (coeficiente de determinação) da regressão
+</WRAP>
+==== Equações ====
+=== Somas Quadráticas ===
+$$SS_{total} = \sum_{i=1}^n (y_{i} - \bar{y})^2$$
+$$SS_{error} = \sum_{i=1}^n (y_{i} - \hat{y})^2$$
+$$SS_{total} =  SS_{regr} + SS_{erro} $$
+<WRAP center round tip 60%>
+Para o cálculo dos parâmetros da reta use as funções do Excell:
+  * **''INCLINAÇÂO''**
+  * **''INTERCEPÇẪO''**
 </WRAP>
 ===== Variáveis Dummies =====
-<WRAP center round box 80%>
+<WRAP center round box 100%>
    * baixe o arquivo {{ :planeco:roteiro:colheita.csv |}}
    * abra no excel
    * transforme a variável solo em dummy (3 novas colunas)
    * salve o arquivo com texto e abra no R
-   * crie o modelo linear desses dados com as dummies
+   * crie o modelo linear desses dados com as novas variáveis como preditoras
-   * ajuste o modelo normal de anova (aov)
-   * compare os coeficientes dos dois modelos
-</WRAP>
+<code>
+lmdummy <- lm(colhe ~ dummy1 + dummy2 + dummy3 , data = colheitaDummy)
+## avalie o modelo
+summary(lmdummy)
+anova(lmdummy)
+</code>
-===== Simplificando Modelos =====
+   * ajuste o modelo normal de anova
+<code>
+lmAnova <- lm(colhe~solo, data=colheita)
+## avalie o modelo
+summary(lmAnova)
+anova(lmAnova)
+</code>
+   * compare os coeficientes dos dois modelos
-<WRAP center round box 80%>
-  * abra o arquivo {{ :planeco:roteiro:babies.csv |}} no R
-  * faça os modelos possíveis com as variáveis:
-    * resposta **bwt** : peso do bebê ao nascer
-    * preditoras:
-        * gestation: tempo de gestação (dias)
-        * smoke: 0 não fumante; 1 fumante
-    * selecione o modelo mínimo plausível pelo método:  ''modelo cheio para mínimo adequado''
 </WRAP>