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02_tutoriais:tutorial7:start [2020/10/02 05:49] rafael.melhem [Modelos Lineares] |
02_tutoriais:tutorial7:start [2020/10/02 18:09] adalardo |
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| Linha 12: | Linha 12: | ||
| Os modelos lineares são uma generalização dos testes de hipótese clássicos mais simples. Uma regressão linear, por exemplo, só pode ser aplicada para dados em que tanto a variável preditora quanto a resposta são contínuas, enquanto uma análise de variância é utilizada quando a variável preditora é categórica. Os modelos lineares não têm essa limitação, podemos usar variáveis contínuas ou categóricas indistintamente. | Os modelos lineares são uma generalização dos testes de hipótese clássicos mais simples. Uma regressão linear, por exemplo, só pode ser aplicada para dados em que tanto a variável preditora quanto a resposta são contínuas, enquanto uma análise de variância é utilizada quando a variável preditora é categórica. Os modelos lineares não têm essa limitação, podemos usar variáveis contínuas ou categóricas indistintamente. | ||
| - | <WRAP center round box 40%> | + | <WRAP center round box 80%> |
| __**Videoaula Modelo Linear I**__ | __**Videoaula Modelo Linear I**__ | ||
| O vídeo é proveniente de outra disciplina, desconsidere qualquer referência a ela. | O vídeo é proveniente de outra disciplina, desconsidere qualquer referência a ela. | ||
| Linha 47: | Linha 47: | ||
| - | Parece complicado, mas é simples gerar dados aleatórios com essa estrutura do R. Vamos definir primeiro qual são os parâmetros que estão na nossa população, ou seja qual o valor de $\alpha$ e $\beta$ da relação entre ''y'' e ''x'' na população. Além disso, vamos definir também qual a variabilidade associada a essa relação, o nosso $\epsilon$. | + | Parece complicado, mas é simples gerar dados aleatórios com essa estrutura do R. Vamos definir primeiro quais são os parâmetros que estão na nossa população, ou seja qual o valor de $\alpha$ e $\beta$ da relação entre ''y'' e ''x'' na população. Além disso, vamos definir também qual a variabilidade associada a essa relação, o nosso $\epsilon$. |
| $$ y = 5.3 + 0.12 x + N(0, 5) $$ | $$ y = 5.3 + 0.12 x + N(0, 5) $$ | ||
| - | Antes de gerar os dados aleatórios, vamos utilizar uma ferramenta que define a raiz da semente aleatória que o R irá usar. Com isso, apesar dos dados gerados serem proveniente de uma amostra aleatória, todos que utilizarem a mesma semente terão os mesmo valores amostrados. Em seguida vamos criar uma sequência para representar a variável preditora ''x'' e a partir da relação acima, calcular o ''y0'', que são os valores associados a essa relação determinística com ''x'' e também criar um vetor ''res'' que define a variabilidade do nossos dados: | + | Antes de gerar os dados aleatórios, vamos utilizar uma ferramenta que define a raiz da semente aleatória que o R irá usar. Com isso, apesar dos dados gerados serem provenientes de uma amostra aleatória, todos que utilizarem a mesma semente terão os mesmo valores amostrados. Em seguida vamos criar uma sequência para representar a variável preditora ''x'' e, a partir da relação acima, calcular o ''y0'', que são os valores associados a essa relação determinística com ''x'' e também criar um vetor ''res'' que define a variabilidade do nossos dados: |
| <code rsplus> | <code rsplus> | ||
| Linha 69: | Linha 69: | ||
| <code rsplus> | <code rsplus> | ||
| par(mar = c(4, 4, 2, 2), cex.lab = 1.5, cex.axis = 1.5, las = 1, bty = "n") | par(mar = c(4, 4, 2, 2), cex.lab = 1.5, cex.axis = 1.5, las = 1, bty = "n") | ||
| - | plot(x1, y1, type = "n", axes = FALSE, ann = FALSE, , ylim = range(y1), xlim = range(x1)) | + | plot(x1, y1, type = "n", axes = FALSE, ann = FALSE, ylim = range(y1), xlim = range(x1)) |
| rect(par()$usr[1], par()$usr[3], par()$usr[2], par()$usr[4], col = rgb(0, 0, 0, 0.15)) | rect(par()$usr[1], par()$usr[3], par()$usr[2], par()$usr[4], col = rgb(0, 0, 0, 0.15)) | ||
| axis(1) | axis(1) | ||
02_tutoriais/tutorial7/start.txt · Última modificação: 2023/09/11 15:58 (edição externa)
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