### Regressao multipla ### ##Leitura dos dados, obtidos de http://www.bio.ic.ac.uk/research/mjcraw/statcomp/data/ ## Arquivo texto separado por tabulacao (argumento sep="\t") poluicao <- read.table("Pollute.txt", header=T, sep="\t") ## Graficos Exploratorios par(mfrow=c(2,2)) plot(Pollution~Industry, data=poluicao) plot(Pollution~Population, data=poluicao) plot(Pollution~Temp, data=poluicao) plot(Pollution~Wind, data=poluicao) par(mfrow=c(1,1)) ## Primeiro modelo: efeito do numero de industrias pol.m1 <- lm(Pollution~Industry, data=poluicao) ##acrescentando a linha no grafico plot(Pollution~Industry, data=poluicao) abline(pol.m1, col="blue") ## A cidade mais industrializada tem uma alavancagem forte? abline(lm(Pollution~Industry, data=poluicao, subset=Industry