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02_tutoriais:tutorial7:start [2022/06/21 11:38] adalardo [Estimando os parâmetros] |
02_tutoriais:tutorial7:start [2022/06/22 09:19] adalardo [R² Ajustado] |
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Linha 220: | Linha 220: | ||
lmxy01 <- lm(y1 ~ x1) | lmxy01 <- lm(y1 ~ x1) | ||
class(lmxy01) | class(lmxy01) | ||
+ | str(lmxy01) | ||
</code> | </code> | ||
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- | As funções extratoras como retiram do objeto do objeto de modelo (classe ''lm'') a informações solicitada. Vamos avaliar as principais informações que podem ser extraídas de um modelo. | + | O objeto de modelo é bastante complexo. Para acessar as informações utilizamos as funções extratoras que retiram do objeto as informações solicitadas, por exemplo, a classe em ''class(lmxy1)''. Vamos avaliar as principais informações que podem ser extraídas de um objeto de modelo da classe ''lm''. |
Linha 526: | Linha 527: | ||
==== R² Ajustado ==== | ==== R² Ajustado ==== | ||
- | O R² ajustado é um ajuste relacionado a uma maior precisão relativa ao R² da população. Existem vários tipos de ajustes, no caso do ''summary'' de um objeto ''lm'' a formula é: | + | O R² ajustado está relacionado a uma maior precisão na estimativa do R², que depende do tamanho amostral. Existem vários tipos de ajustes, no caso do ''summary'' de um objeto ''lm'' a formula é: |
$$R^{2}_{adj} = 1 - (1- R^2) \frac{n - 1}{n - p - 1}$$ | $$R^{2}_{adj} = 1 - (1- R^2) \frac{n - 1}{n - p - 1}$$ | ||
Linha 535: | Linha 536: | ||
</code> | </code> | ||
- | Com os R², R² ajustado e o teste da partição da variação da tabela da função ''anova'', fechamos o ''summary'' do modelo linear simples. Novamente, reconheça esses valores e interprete os valores: | + | Com os R², R² ajustado e o teste da partição da variação da tabela da função ''anova'', fechamos o ''summary'' do modelo linear simples. Novamente, reconheça e interprete os valores: |
<code rsplus> | <code rsplus> |