Regressão-Linear-Análise-de-Dados-e-Modelagem-em-R

Regressão MiguelJorge 20251129 Leitura de dados x scantext50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 what double y scantext61 61 59 71 80 76 90 106 98 100 114 what double dados1 dataframex y libraryggplot2 ggplotdados1 aesx x y y geompoint thememinimal labs x Concentração de sal y Ganho de peso 1 6 8 10 5 6 7 8 9 10 Concentração de sal Ganho de peso Ajuste da reta reta lmyx datadados1 Estimativas dos coeficientes do modelo Estimativas dos coeficientes do modelo summaryreta Call lmformula y x data dados1 Residuals Min 1Q Median 3Q Max 07418 03936 00200 02491 11491 Coefficients Estimate Std Error t value Prt Intercept 01000 08799 0114 0912 x 11236 01148 9788 427e06 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Residual standard error 0602 on 9 degrees of freedom 2 Multiple Rsquared 09141 Adjusted Rsquared 09046 Fstatistic 9581 on 1 and 9 DF pvalue 4275e06 ANOVA anovareta Analysis of Variance Table Response y Df Sum Sq Mean Sq F value PrF x 1 34720 34720 95811 4275e06 Residuals 9 3261 0362 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Gráficos dos resíduos PARA DIVIDIR USAR ESTE COMANDO parmfrowc22 plotreta 6 7 8 9 10 11 05 10 Fitted values Residuals Residuals vs Fitted 8 3 6 15 05 05 15 1 1 Theoretical Quantiles Standardized residuals QQ Residuals 8 3 6 6 7 8 9 10 11 00 08 Fitted values Standardized residuals ScaleLocation 8 3 6 000 010 020 030 1 1 Leverage Standardized residuals Cooks distance 05 05 1 Residuals vs Leverage 1 8 3 ggplotdados1 aesx x y y geompoint geomsmoothmethod lm se TRUE level 095 color blue fill red 3 thememinimal labs x Concentração de sal y Ganho de peso geomsmooth using formula y x 6 8 10 12 5 6 7 8 9 10 Concentração de sal Ganho de peso Regressão Linear Múltipla reta única retas paralelas ou retas distintas libraryggplot2 librarydplyr Anexando pacote dplyr Os seguintes objetos são mascarados por packagestats filter lag Os seguintes objetos são mascarados por packagebase intersect setdiff setequal union 4 libraryreadxl dados readxlsxdadosespluzxlsx dados A tibble 24 x 4 luz especie altura ajuste dbl chr dbl dbl 1 6 A 158 154 2 9 A 185 189 3 12 A 216 223 4 15 A 242 258 5 6 A 165 154 6 9 A 205 189 7 12 A 225 223 8 15 A 253 258 9 6 B 193 181 10 9 B 219 216 i 14 more rows Descritiva via gráfico ggplotdados aesx luz y altura color especie geompoint thememinimal 16 20 24 28 32 75 100 125 150 luz altura especie A B C Ajuste de reta única para as três espécies altura só depende da luz 5 reta lmaltura luz data dados summaryreta Call lmformula altura luz data dados Residuals Min 1Q Median 3Q Max 38213 12003 01247 11437 34087 Coefficients Estimate Std Error t value Prt Intercept 105613 13147 8033 551e08 luz 11640 01193 9759 188e09 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Residual standard error 196 on 22 degrees of freedom Multiple Rsquared 08123 Adjusted Rsquared 08038 Fstatistic 9524 on 1 and 22 DF pvalue 1878e09 Resíduos parmfrowc22 plotreta 6 18 20 22 24 26 28 4 0 4 Fitted values Residuals Residuals vs Fitted 4 24 20 2 1 0 1 2 2 0 2 Theoretical Quantiles Standardized residuals QQ Residuals 4 24 20 18 20 22 24 26 28 00 08 Fitted values Standardized residuals ScaleLocation 4 24 20 000 004 008 012 2 0 2 Leverage Standardized residuals Cooks distance Residuals vs Leverage 4 24 20 Gráfico do Ajuste ggplotdados aesx luz y altura geompoint geomsmoothmethod lm formula yx se FALSE thememinimal 7 16 20 24 28 32 75 100 125 150 luz altura Incluindo efeito principal de espécie uma reta para cada espécie porém paralelas paralelas lmaltura luz especie data dados summaryparalelas Call lmformula altura luz especie data dados Residuals Min 1Q Median 3Q Max 164050 064200 000525 053887 176700 Coefficients Estimate Std Error t value Prt Intercept 838050 077582 10802 851e10 luz 116400 006465 18004 795e14 especieB 272000 053117 5121 521e05 especieC 382250 053117 7196 575e07 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Residual standard error 1062 on 20 degrees of freedom Multiple Rsquared 09499 Adjusted Rsquared 09424 Fstatistic 1263 on 3 and 20 DF pvalue 3617e13 Resíduos 8 parmfrowc22 plotparalelas 16 18 20 22 24 26 28 30 2 0 2 Fitted values Residuals Residuals vs Fitted 24 4 6 2 1 0 1 2 1 1 Theoretical Quantiles Standardized residuals QQ Residuals 24 4 6 16 18 20 22 24 26 28 30 00 08 Fitted values Standardized residuals ScaleLocation 24 4 6 000 005 010 015 020 2 0 2 Leverage Standardized residuals Cooks distance Residuals vs Leverage 24 4 17 Gráfico dos ajustes dadosajuste fittedparalelas ggplotdados aesx luz y altura colorespecie geompoint geomlineaesy ajuste linewidth 1 thememinimal 9 15 20 25 30 75 100 125 150 luz altura especie A B C Incluindo interação entre luz e espécie retas distintas distintas lmaltura especieluzespecieluz datadados summarydistintas Call lmformula altura especie luz especieluz data dados Residuals Min 1Q Median 3Q Max 08675 04696 00125 03199 13015 Coefficients Estimate Std Error t value Prt Intercept 107045 07452 14365 265e11 especieB 15230 10538 1445 01656 especieC 19525 10538 1853 00804 luz 09427 00676 13944 434e11 especieBluz 01140 00956 1192 02486 especieCluz 05500 00956 5753 188e05 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Residual standard error 06413 on 18 degrees of freedom Multiple Rsquared 09836 Adjusted Rsquared 0979 10 Fstatistic 2154 on 5 and 18 DF pvalue 2116e15 Comparando os trê modelos via teste F anovareta paralelas distintas Analysis of Variance Table Model 1 altura luz Model 2 altura luz especie Model 3 altura especie luz especieluz ResDf RSS Df Sum of Sq F PrF 1 22 84506 2 20 22571 2 61934 75291 1804e09 3 18 7403 2 15168 18439 4394e05 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Gráfico do ajuste final ggplotdados aesx luz y altura color especie geompoint geomsmoothmethod lm se FALSE thememinimal geomsmooth using formula y x 16 20 24 28 32 75 100 125 150 luz altura especie A B C 11