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02_tutoriais:tutorial7:start

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02_tutoriais:tutorial7:start [2020/10/02 06:18]
rafael.melhem [Simulando dados]
02_tutoriais:tutorial7:start [2020/10/02 18:09]
adalardo
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 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)