Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers

[Fernando Antonio de souza via R-br]

O arquivo água foi o meu banco de dados, vc pode rodar colocando seu
próprio dataframe contendo seus dados e fazer as modificações necessárias.
Att

Em 07/11/2016 21:42,  escreveu:

> Eu tentei rodar, e diz que não existe o arquivo água!
>
> Eu trabalho assim
> #-Analise de Cook's distance
> ---
> install.packages(sfsmisc); library(sfsmisc)
> analise<-lm(CONSUMO~factor(GEST)*factor(MANEJO),data=agua)
> n<-length(agua$CONSUMO)  # número de observações
> n.plot(cooks.distance(analise),seq(1:n),cex=.5,nam=agua$ANIMAL)
> criterio<-4/analise$df.residual
> abline(v=criterio)
> #Eliminacao de
> outiliers--
> ifelse(cooks.distance(analise)>criterio,1,0)->agua$cook
> analisecook<-lm(CONSUMO~factor(MANEJO)*factor(GEST),data=agua,subset=(cook==0
> & GEST!=0 )) #eliminando outliers.
> ==
> Fernando Souza
> Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal
> celular: (31)99796-8781 (Vivo) / (31)97358-4685 (Tim)
> e-mail:nandodeso...@gmail.com
> Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307
> blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/
> =
>
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https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo 
m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers

[Mauro Sznelwar via R-br]

Eu tentei rodar, e diz que não existe o arquivo água!
 
Eu trabalho assim
#-Analise de Cook's distance ---
install.packages(sfsmisc); library(sfsmisc)
analise<-lm(CONSUMO~factor(GEST)*factor(MANEJO),data="" />
n<-length(agua$CONSUMO)  # número de observações
n.plot(cooks.distance(analise),seq(1:n),cex=.5,nam=agua$ANIMAL)
criterio<-4/analise$df.residual
abline(v=criterio)
#Eliminacao de outiliers--
ifelse(cooks.distance(analise)>criterio,1,0)->agua$cook
analisecook<-lm(CONSUMO~factor(MANEJO)*factor(GEST),data="" & GEST!=0 )) #eliminando outliers.==Fernando SouzaZootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animalcelular: (31)99796-8781 (Vivo) / (31)97358-4685 (Tim)e-mail:nandodeso...@gmail.comLattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/= 

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m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers

[Mac David S. Pinto via R-br]

oi Pessoa, boa noite
Vou tentar filtrar nos outliers pelos técnicas propostos por vocês.
Amanha posto aqui os resultados
Obrigado pela Ajuda
David 

Em Sexta-feira, 14 de Outubro de 2016 20:29, Cesar Rabak via R-br 
 escreveu:
 

 FCosta,
Você viu o posto do Valmes sobre o influence.measures()?

2016-10-14 17:45 GMT-03:00 Felinto COSTA via R-br :

  Antes do estabelecimento de critérios empíricos de corte para os valores da 
distância de Cook,
 há esse trabalho sobre sua distribuição exata:
 
https://www.researchgate.net/ publication/274062960_Exact_ 
distribution_of_Cook%27s_ distance_and_identification_ 
of_influential_observations
 
  FCosta
 
 
  Em 14/10/2016 17:03, Fernando Souza via R-br escreveu:
  
 Eu trabalho assim #-Analise de Cook's distance 
-- - install.packages(sfsmisc); 
library(sfsmisc)
 analise<-lm(CONSUMO~factor( GEST)*factor(MANEJO),data= agua)
 n<-length(agua$CONSUMO)  # número de observações 
n.plot(cooks.distance(analise) ,seq(1:n),cex=.5,nam=agua$ ANIMAL) 
criterio<-4/analise$df. residual abline(v=criterio) 
#- ---Eliminacao de outiliers- 
- ifelse(cooks.distance(analise) >criterio,1,0)->agua$cook 
analisecook<-lm(CONSUMO~ factor(MANEJO)*factor(GEST), data=agua,subset=(cook==0 
& GEST!=0 )) #eliminando outliers.
 == 
 Fernando Souza
 Zootecnista, DSc. Produção e  Alimentação Animal
 celular: (31)99796-8781 (Vivo)  / (31)97358-4685 (Tim)
 e-mail:nandodeso...@gmail.com
 Lattes: http://lattes.cnpq.br/ 6519538815038307
 blog: https:// producaoanimalcomr.wordpress. com/
 == === 
 
 Em Sex, Out 14, 2016 em 3:52 , Walmes Zeviani via R-br 
 escreveu:
 
  Além da distância de Cook, você tem mais opções de medidas de influência com 
a inflence.measures(). Dê uma olhada aqui para ver  exemplos 
http://leg.ufpr.br/~walmes/ cursoR/mgest/1medidas-influen. html. Eu gosto de 
usar o DFits como medida.
 
  À disposição.
  Walmes.
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m�nimo reproduz�vel. 
 
 
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Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers

[Felinto COSTA via R-br]

Antes do estabelecimento de critérios empíricos de corte para os valores 
da distância de Cook,

há esse trabalho sobre sua distribuição exata:

https://www.researchgate.net/publication/274062960_Exact_distribution_of_Cook%27s_distance_and_identification_of_influential_observations

FCosta


Em 14/10/2016 17:03, Fernando Souza via R-br escreveu:

Eu trabalho assim
#-Analise de Cook's distance 
---

install.packages(sfsmisc); library(sfsmisc)
analise<-lm(CONSUMO~factor(GEST)*factor(MANEJO),data=agua)
n<-length(agua$CONSUMO)  # número de observações
n.plot(cooks.distance(analise),seq(1:n),cex=.5,nam=agua$ANIMAL)
criterio<-4/analise$df.residual
abline(v=criterio)
#Eliminacao de 
outiliers--

ifelse(cooks.distance(analise)>criterio,1,0)->agua$cook
analisecook<-lm(CONSUMO~factor(MANEJO)*factor(GEST),data=agua,subset=(cook==0 
& GEST!=0 )) #eliminando outliers.

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Fernando Souza
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Em Sex, Out 14, 2016 em 3:52 , Walmes Zeviani via R-br 
 escreveu:
Além da distância de Cook, você tem mais opções de medidas de 
influência com a inflence.measures(). Dê uma olhada aqui para ver 
exemplos 
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/1medidas-influen.html 
. Eu 
gosto de usar o DFits como medida.


À disposição.
Walmes.
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Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers

[Fernando Souza via R-br]

Eu trabalho assim
#-Analise de Cook's distance 
---

install.packages(sfsmisc); library(sfsmisc)
analise<-lm(CONSUMO~factor(GEST)*factor(MANEJO),data=agua)
n<-length(agua$CONSUMO)  # número de observações
n.plot(cooks.distance(analise),seq(1:n),cex=.5,nam=agua$ANIMAL)
criterio<-4/analise$df.residual
abline(v=criterio)
#Eliminacao de 
outiliers--

ifelse(cooks.distance(analise)>criterio,1,0)->agua$cook
analisecook<-lm(CONSUMO~factor(MANEJO)*factor(GEST),data=agua,subset=(cook==0 
& GEST!=0 )) #eliminando outliers.

==
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Em Sex, Out 14, 2016 em 3:52 , Walmes Zeviani via R-br 
 escreveu:
Além da distância de Cook, você tem mais opções de medidas de 
influência com a inflence.measures(). Dê uma olhada aqui para ver 
exemplos 
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/1medidas-influen.html. Eu 
gosto de usar o DFits como medida.


À disposição.
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Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers

[Walmes Zeviani via R-br]

Além da distância de Cook, você tem mais opções de medidas de influência
com a inflence.measures(). Dê uma olhada aqui para ver exemplos
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/1medidas-influen.html. Eu gosto de
usar o DFits como medida.

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Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers

[Paulo Dick via R-br]

David,

Depende de como você identifica os outliers. Coloquei um exemplo usando a
distancia de Cook, mas da para generalizar com outros critérios

# gera dados e forca outlier
x <- 1:20
y <- 2*x + 5 + rnorm(20)
dados <- data.frame(x,y)
dados$y[c(7,11)] <- dados$y[c(7,11)] + 15

# modelo inicial e sem outliers
mod <- lm(y~x, dados)
outliers <- (cooks.distance(mod) > 0.2)
mod2 <- lm(y~x, subset(dados, !outliers))



*Paulo Dick*
Estatístico / Epidemiologia em Saúde Pública
Tel.: (55 21) 99591-2716

Em 14 de outubro de 2016 11:26, Mac David S. Pinto via R-br <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> Pessoal, bom dia
>
> Estou fazendo algumas regressões lineares entre Comprimento x Peso de
> peixes com um conjunto de dados bastante extenso (+- 1000 linhas).
>
> Acontece que alguns destes valores são outliers (+- 50) e na analise, eles
> não são importantes.
>
> Tem alguma função no R que eu consiga "selecionar" os outliers e pedir que
> não seja considerado na analise? Sem precisa mudar minha planilha original
> (já que vou utilizar para outras coisas futuramente)
>
> Tem alguns valores que estão no meio dos planilhas de dados.
>
> Eu consegui resolver os extremos selecionado um conjunto de linhas
>
> Exemplo:
>
> Local.F.1<-lm(pt[4:970,7]~ls[4:970,6])
>
> ## Com este comando eu retire os outliers dos extremos (linhas 1 a 3 e
> linhas 971 a 1000), mais ainda tem alguns valores no meio do analise (+-
> entre as linhas  251 a 260)
>
> De já, eu agradeço a ajuda
>
> David
>
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> código mínimo reproduzível.
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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[Jose Claudio Faria]

Agradeço a todos as opiniões emitidas assim como a coragem de as emitir.
(se calar em assuntois polêmicos é sempre mais fácil).

No meu ponto de vista a discussão foi no mínimo salutar!

Quanto ao ensino de regressão, dado ao público de graduação
(Agronomia), inicio a parte conceitual com a abordagem de ajustamento
via transladação do eixo da variável de resposta para a média da
proditora (baseado em WonnacottWonnacott). Considero ser o método
mais didático para introdução ao estudo de regressão linear simples
pois pressupõe apenas conhecimento de derivada parcial. A solução do
sistema linear fica extremamente facilitada e compreensível com esta
abordagem conceitual.

Posteriormente generalizo para a solução de mínimo quadrado via
álgebra de matrizes e uso o R como ferramenta didática.

Quem tiver interesse dê uma olhada neses links:
- http://nbcgib.uesc.br/lec/professores/jcfaria/disciplinas/cet076
- 
http://nbcgib.uesc.br/lec/download/faria/cet076/r/scripts/08_regressao_linear.r

A apostila é a de CET076.

Ab,

2013/12/11 Elias T Krainski eliaskrain...@yahoo.com.br:
 Se seus alunos tiverem bom conhecimento de álgebra linear, pode ser mais
 fácil entrar direto na múltipla. Enfim é uma questão didática.


 Plenamente de acordo. O metodo dos minimos quadrados tem quase 220 anos. GLM
 como familia mais de 30 anos. Li num livro de matematica que atualmente nao
 faz sentido fazer um curso de integral de Riemann e outro de integral de
 Lebesgue. Ninguem tem tempo para isso hoje em dia. Assim, na estatistica
 acho que DEVEMOS INICIAR com GLM. Na meu bacharelado fiz um semestre de
 correlacao, um de LM e outro de GLM... Nessa perda de tempo que eu
 vivenciei, a minha geracao JA PERDEU para o pessoal de Machine Learning.

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Jose Claudio Faria
Estatistica
UESC/DCET/Brasil
joseclaudio.faria at gmail.com
Telefones:
55(73)3680.5545 - UESC
55(73)9100.7351 - TIM
55(73)8817.6159 - OI
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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[walmes .]

Na minha humilde opinião, regressão linear simples remete à f(x) =
b_0+b_1*x. Todo preditor linear com mais termos do que esse do lado direito
seria regressão linear múltipla. Um caso particular é quando os termos a
mais são potências naturais da mesma variável x, ou seja, o polinômio {x⁰,
x¹, x², x³, ..., x^n}. Quanto à representação do R², se r² ou R², eu nunca
prestei muita atenção. Acredito que r² (minúsculo) seja acidental nas
publicações nacionais pois em livros em inglês, artigos internacionais, e
saídas dos aplicativos que conheço soltam R².

À disposição.
Walmes.
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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[Jose Claudio Faria]

Na Universidade Federal de Viçosa - UFV (onde iniciei meus sentimentos
de amor e ódio pela estatística) o pensamento predominante (na verdade
consensual) era considerar os modelos polinomiais como um caso
particular das múltiplas. Assim como o Walmes o fez.

Em minha dissertação de mestrado trabalhei com regressão linear
(séries de Fourier) para estimar umidade e temperatura do solo
amostrado quinzenalmente por um período de 6 meses. Ou seja, Umidade
ou Temperatura em função do tempo (apenas uma variável preditora).
Alguns modelos chegavam a ter 9 parâmetros ou mais para serem
estimados. Acho bem difícil classificar esses modelos como regressão
linear simples!

Na UFV era obrigatório nas dissertações, teses e publicações o uso do
R2 (maiúsculo) nos casos das polinomiais (grau =2) . O que acho certo
pois no caso da regressão linear simples existe a relação funcional:

r = sqrt(r^2)

Ou seja, a raiz quadrada do coef. de determinação é o próprio
coeficiente de correlação (r), e para este existe consenso de usar
sempre o r (minúsculo).

O motivo da minha consulta é que estou finalizando meu semestre letivo
para o curso de Agronomia com esse assunto. Ao mostrar o material
didático preparado em R a um professor da área surgiu a dúvida: ele
pensa diferente e classifica as polinomiais na família das simples.

Como não encontrei nada na literatura que disponho no momento, e no
curto tempo disponível, apelei para a lista.

Obrigado por se manifestar Walmes, gostaria de conhecer mais opiniões
(pois ainda estou em sala de aula).

Ab,


2013/12/11 walmes . walmeszevi...@gmail.com:
 Na minha humilde opinião, regressão linear simples remete à f(x) =
 b_0+b_1*x. Todo preditor linear com mais termos do que esse do lado direito
 seria regressão linear múltipla. Um caso particular é quando os termos a
 mais são potências naturais da mesma variável x, ou seja, o polinômio {x⁰,
 x¹, x², x³, ..., x^n}. Quanto à representação do R², se r² ou R², eu nunca
 prestei muita atenção. Acredito que r² (minúsculo) seja acidental nas
 publicações nacionais pois em livros em inglês, artigos internacionais, e
 saídas dos aplicativos que conheço soltam R².

 À disposição.
 Walmes.

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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[walmes .]

Prezado Faria,

Essas discussões são bem úteis. Eu acredito que repensar o simples é muito
útil, ou melhor, repensar aquilo que é considerado trivial é muito útil.
Existe ainda muito equívoco nesses conceitos fundamentais.

Bem, seja y a resposta e x a explicativa. Do meu ponto de vista, o fato da
correlação ao quadrado entre y e x ser igual ao R² é decorrente de um
resultado mais geral, de o R² ser o quadrado da correlação entre valor
ajustado (f) e observado (y). Na regressão linear simples, em particular, o
predito é uma função linear de uma única variável (x), f = b0+b1*x, e
sabemos que a correlação entre duas variáveis não se altera para
transformações lineares aplicadas nestas. Seja qual for o modelo (gaussiano
fixo) o R² é o quadrado da correlação entre predito e observado. Este é
inclusive o que uso para calcular R² em modelos não lineares (que não tem
R² na saída default do R) e é o que tem sido usado na literatura para
modelos mistos e lineares generalizados. No entanto, nesses modelos o R²
não  interpretado da mesma forma geométrica que é em modelo lineares
gaussianos, porque não representa de fato a razão entre comprimento de
vetores no espaço.

Walmes.

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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[Lucas Petri Damiani]

Boa tarde, José.

Eu concordo com o Walmes. Regressão linear *simples *me remete ao ajuste de
reta. E apenas nesse caso específico o coeficiente de determinação é o
quadrado do coeficiente de correlação. Portanto, acho que o coeficiente de
determinação deva ser escrito R², sempre.

Já quanto a classificação de polinomial e múltipla. Eu não acho que eles
sejam excludentes. Uma regressão linear simples (reta) não deixa de ser uma
regressão polinomial, não é verdade? É um polinômio de ordem 1. hehehe E se
vc tem 2 ou mais parâmetros (sejam x e y ou x e x^2) a regressão é múltipla
(múltiplos parâmetros). Portanto y = x + x^2 + x^3, na minha opinião, é uma
regressão polinomial *e* múltipla. Mas é só minha opinião, sem nenhuma
referência no momento!

Abraços,
Lucas Petri Damiani








2013/12/11 Jose Claudio Faria joseclaudio.fa...@gmail.com

 Na Universidade Federal de Viçosa - UFV (onde iniciei meus sentimentos
 de amor e ódio pela estatística) o pensamento predominante (na verdade
 consensual) era considerar os modelos polinomiais como um caso
 particular das múltiplas. Assim como o Walmes o fez.

 Em minha dissertação de mestrado trabalhei com regressão linear
 (séries de Fourier) para estimar umidade e temperatura do solo
 amostrado quinzenalmente por um período de 6 meses. Ou seja, Umidade
 ou Temperatura em função do tempo (apenas uma variável preditora).
 Alguns modelos chegavam a ter 9 parâmetros ou mais para serem
 estimados. Acho bem difícil classificar esses modelos como regressão
 linear simples!

 Na UFV era obrigatório nas dissertações, teses e publicações o uso do
 R2 (maiúsculo) nos casos das polinomiais (grau =2) . O que acho certo
 pois no caso da regressão linear simples existe a relação funcional:

 r = sqrt(r^2)

 Ou seja, a raiz quadrada do coef. de determinação é o próprio
 coeficiente de correlação (r), e para este existe consenso de usar
 sempre o r (minúsculo).

 O motivo da minha consulta é que estou finalizando meu semestre letivo
 para o curso de Agronomia com esse assunto. Ao mostrar o material
 didático preparado em R a um professor da área surgiu a dúvida: ele
 pensa diferente e classifica as polinomiais na família das simples.

 Como não encontrei nada na literatura que disponho no momento, e no
 curto tempo disponível, apelei para a lista.

 Obrigado por se manifestar Walmes, gostaria de conhecer mais opiniões
 (pois ainda estou em sala de aula).

 Ab,


 2013/12/11 walmes . walmeszevi...@gmail.com:
  Na minha humilde opinião, regressão linear simples remete à f(x) =
  b_0+b_1*x. Todo preditor linear com mais termos do que esse do lado
 direito
  seria regressão linear múltipla. Um caso particular é quando os termos a
  mais são potências naturais da mesma variável x, ou seja, o polinômio
 {x⁰,
  x¹, x², x³, ..., x^n}. Quanto à representação do R², se r² ou R², eu
 nunca
  prestei muita atenção. Acredito que r² (minúsculo) seja acidental nas
  publicações nacionais pois em livros em inglês, artigos internacionais, e
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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[Ivan Bezerra Allaman]

Para mim é claro e evidente que a diferença entre uma regressão linear
simples e uma múltipla é o número de variáveis preditoras (ou
independentes) indiferentemente do grau do polinômio.

Vejamos a seguinte situação:
Y = a + bX
Y = a + bX + cZ

O que os diferencia?
 - Ambos são polinômios do primeiro grau? Sim
 - Ambos tem o mesmo número de variáveis preditoras? Não
   . Então isso os diferencia? Sim

Vejamos outra situação:
Y = a + bX + cX^2
Y = a + bX + cX^2 + dZ + dZ^2

O que os diferencia?
 - Ambos são polinômios do segundo grau? Sim
 - Ambos tem o mesmo número de variáveis preditoras? Não
  . Então isso os diferencia? Sim

Lembrando láaa da matemática básica, todo *monômio
*(comumente conhecido como regressão linear simples) é um *polinômio*.

Portanto, o que diferencia um polinômio simples de um múltiplo é o número
de variáveis preditoras.

(s,f,p)
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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[Elias T Krainski]

Existe ainda muito equívoco nesses conceitos fundamentais.

Ja vi considerarem 'regressao multipla' como 'regressao multivariada'...
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Re: [R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[Elias T Krainski]

Se seus alunos tiverem bom conhecimento de álgebra linear, pode ser mais
fácil entrar direto na múltipla. Enfim é uma questão didática.


Plenamente de acordo. O metodo dos minimos quadrados tem quase 220 anos. 
GLM como familia mais de 30 anos. Li num livro de matematica que 
atualmente nao faz sentido fazer um curso de integral de Riemann e outro 
de integral de Lebesgue. Ninguem tem tempo para isso hoje em dia. Assim, 
na estatistica acho que DEVEMOS INICIAR com GLM. Na meu bacharelado fiz 
um semestre de correlacao, um de LM e outro de GLM... Nessa perda de 
tempo que eu vivenciei, a minha geracao JA PERDEU para o pessoal de 
Machine Learning.

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Re: [R-br] Regressão linear

[Carlos pombo sonderblohm]

No livro de Zuur, Ieno e Smith 'Analizing ecological data' no capitulo 5
esta tudo bem explicado sobre a regresssão linear, sua aplicação, analises
de residuos e selecção do modelo, acho que ate agora não encontrei nada
melhor, e melhor ainda, os scripts de todo o livro estão disponiveis online
no site de highstats.com, e so procurar...
espero ajude
carlos

2012/11/22 Narede Golaco naredegol...@hotmail.com

 Amigos gostaria de saber como se analisa uma regressão linear apartir do
 test T ? Agradeço a ajuda e qualquer exemplo, assim como a indicação de
 material, pois ja coloquei no google  teste T e regressão linear '' e não
 aparece nada de relevante que avalie a regressão com o teste T.

 Agradeço desde ja a ajuda.



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Carlos A. Pombo Sonderblohm
PhD Student on Marine Science (Fisheries)
Faculdade de Ciências e Tecnología
Universidade do Algarve,
Campus de Gambelas
8005-139 Faro
Portugal
Tef. 289 800 905 ext. 7605
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Re: [R-br] Regressão linear

[Narede Golaco]

Mas como posso analisar os resultados de uma regressão a partir do test T ?
Tipo se as variaveis da regressão tem alguma correlação positiva ou
negativa, ou não há nenhuma correlação...

Agradeço, mais uma vez a ajuda.


Em 22 de novembro de 2012 00:06, tiago souza marçal 
tiagosouzamar...@hotmail.com escreveu:

  Quando você fala sobre o teste de T você está se referindo ao testador
 dos Betas da regressão?

 Caso positivo você pode usar o função lm()como no exemplo abaixo:

 y-c(21,35,37.6,46,48)

 x-c(0,5,10,15,20)

 reg-lm(y~x)

 summary(reg)

 Caso contrário desconsidere

 Att.

 Tiago.
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 Date: Thu, 22 Nov 2012 04:52:04 +0300
 Subject: [R-br] Regressão linear

 Amigos gostaria de saber como se analisa uma regressão linear apartir do
 test T ? Agradeço a ajuda e qualquer exemplo, assim como a indicação de
 material, pois ja coloquei no google  teste T e regressão linear '' e não
 aparece nada de relevante que avalie a regressão com o teste T.

 Agradeço desde ja a ajuda.



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 reproduz�vel.

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Re: [R-br] Regressão linear

[Carlos pombo sonderblohm]

no livro aparece o teste T, acho que deves revisar esta referencia, vai te
ajudar muito!

2012/11/22 Narede Golaco naredegol...@hotmail.com


 Mas como posso analisar os resultados de uma regressão a partir do test T
 ? Tipo se as variaveis da regressão tem alguma correlação positiva ou
 negativa, ou não há nenhuma correlação...

 Agradeço, mais uma vez a ajuda.


 Em 22 de novembro de 2012 00:06, tiago souza marçal 
 tiagosouzamar...@hotmail.com escreveu:

  Quando você fala sobre o teste de T você está se referindo ao testador
 dos Betas da regressão?

 Caso positivo você pode usar o função lm()como no exemplo abaixo:

 y-c(21,35,37.6,46,48)

 x-c(0,5,10,15,20)

 reg-lm(y~x)

 summary(reg)

 Caso contrário desconsidere

 Att.

 Tiago.
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 Date: Thu, 22 Nov 2012 04:52:04 +0300
 Subject: [R-br] Regressão linear

 Amigos gostaria de saber como se analisa uma regressão linear apartir do
 test T ? Agradeço a ajuda e qualquer exemplo, assim como a indicação de
 material, pois ja coloquei no google  teste T e regressão linear '' e não
 aparece nada de relevante que avalie a regressão com o teste T.

 Agradeço desde ja a ajuda.



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 postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo
 reproduz�vel.

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mínimo reproduzível.

Re: [R-br] regressão linear

[Eliana Silva]

a função regressao linear é y=c+betaX+erro

estou fazendo a seguinte função library(LearnBayes)

dist-lm(y~x)
summary(dist)

#Simular a distribuição posteriori beta e sigma2
#1.Matriz X
x-cbind(1,x)

dist2-blinreg(y, x, 5000)
apply(dist2$beta,2,mean)
apply(dist2$beta,2,sd)

podem me dizer como encontro a distribuição de c,beta e erro?

Estava a pensar fazer um gráfico


No dia 18 de Junho de 2012 00:06, Eder David Borges da Silva 
e...@leg.ufpr.br escreveu:

 Bernardo,
 As notas de aulas neste site podem ajudar bastante.
 http://faculty.agecon.vt.edu/moeltner/AAEC5126.html
 Att

 Em 17 de junho de 2012 19:26, Bernardo Rodrigues 
 rodriguesbernard...@gmail.com escreveu:

 Alguem me pode ajudar como é que se determina distribuições posteriori da
 regressão linear a partir de distribuição a priori nao informativa?

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Re: [R-br] regressão linear

[Paulo Justiniano]

Voce precisa inspecionar o objeto que contem os resultados para ver como 
utilizá-lo


aqui vai uma sugestão:

str(dist2)
names(dist2)
dim(dist2$beta)

par(mfrow=c(1,3))
with(dist2, {
  hist(beta[,1], prob=T); lines(density(beta[,1]))
  hist(beta[,2], prob=T); lines(density(beta[,2]))
  hist(sigma, prob=T); lines(density(sigma))
})



On Mon, 18 Jun 2012, Eliana Silva wrote:


a função regressao linear é y=c+betaX+erro

estou fazendo a seguinte função library(LearnBayes)

dist-lm(y~x)
summary(dist)

#Simular a distribuição posteriori beta e sigma2
#1.Matriz X
x-cbind(1,x)

dist2-blinreg(y, x, 5000)
apply(dist2$beta,2,mean)
apply(dist2$beta,2,sd)

podem me dizer como encontro a distribuição de c,beta e erro?

Estava a pensar fazer um gráfico


No dia 18 de Junho de 2012 00:06, Eder David Borges da Silva e...@leg.ufpr.br 
escreveu:
  Bernardo,As notas de aulas neste site podem ajudar bastante.
http://faculty.agecon.vt.edu/moeltner/AAEC5126.html
Att

Em 17 de junho de 2012 19:26, Bernardo Rodrigues 
rodriguesbernard...@gmail.com escreveu:
  Alguem me pode ajudar como é que se determina distribuições posteriori da 
regressão linear a
  partir de distribuição a priori nao informativa?

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Re: [R-br] regressão linear

[Eder David Borges da Silva]

Bernardo,
As notas de aulas neste site podem ajudar bastante.
http://faculty.agecon.vt.edu/moeltner/AAEC5126.html
Att

Em 17 de junho de 2012 19:26, Bernardo Rodrigues 
rodriguesbernard...@gmail.com escreveu:

 Alguem me pode ajudar como é que se determina distribuições posteriori da
 regressão linear a partir de distribuição a priori nao informativa?

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