planeco:roteiro:08-lm_base
Esta é uma versão antiga do documento!
Tabela de Conteúdos
Modelo Lineares
Tabela de Anova de uma Regressão
<WRAP center round box 80%>
- baixe o arquivo regression.txt
- 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 100%>
- baixe o arquivo 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 novas variáveis como preditoras
lmdummy <- lm(colhe ~ dummy1 + dummy2 + dummy3 , data = colheitaDummy) ## avalie o modelo summary(lmdummy) anova(lmdummy)
- ajuste o modelo normal de anova
lmAnova <- lm(colhe~solo, data=colheita) ## avalie o modelo summary(lmAnova) anova(lmAnova)
- compare os coeficientes dos dois modelos
</WRAP>
planeco/roteiro/08-lm_base.1520253141.txt.gz · Última modificação em: 2024/01/09 18:38 (edição externa)