Ferramentas do usuário
02_tutoriais:tutorial7:start
Diferenças
Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.
| Ambos lados da revisão anterior Revisão anterior Próxima revisão | Revisão anterior | ||
|
02_tutoriais:tutorial7:start [2022/06/21 11:55] adalardo [R² Ajustado] |
02_tutoriais:tutorial7:start [2024/09/09 12:02] (atual) |
||
|---|---|---|---|
| Linha 56: | Linha 56: | ||
| 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 $\epsilon$. | 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 $\epsilon$. | ||
| - | $$ y = 5.3 + 0.12 x + N(0, 5) $$ | + | $$ y = 10.3 + 0.12 x + N(0, 5) $$ |
| Linha 361: | Linha 361: | ||
| - | Apesar de nossa primeira estimativa dos parâmetros ter sido muito boa, poderíamos ter feito uma amostra com valores mais diferentes. Não é depressível a chance de nossa amostra gerar valores de intercepto menores que ''8'' ou de inclinação maiores que ''0.14''. Essa imprecisão associada a estimativa dos parâmetros é o <wrap em>erro padrão</wrap>. O erro padrão é o desvio padrão dessa distribuição de valores das estimativas se pudéssemos refazer a amostra muitas vezes na população, como acabamos de fazer com a nossa simulação! | + | Apesar de nossa primeira estimativa dos parâmetros ter sido muito boa, poderíamos ter feito uma amostra com valores mais diferentes. Não é desprezível a chance de nossa amostra gerar valores de intercepto menores que ''8'' ou de inclinação maiores que ''0.14''. Essa imprecisão associada a estimativa dos parâmetros é o <wrap em>erro padrão</wrap>. O erro padrão é o desvio padrão dessa distribuição de valores das estimativas se pudéssemos refazer a amostra muitas vezes na população, como acabamos de fazer com a nossa simulação! |
| Vamos calcular o desvio padrão dos múltiplos experimentos: | Vamos calcular o desvio padrão dos múltiplos experimentos: | ||
| Linha 536: | 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> | ||
02_tutoriais/tutorial7/start.1655823331.txt.gz · Última modificação: 2022/06/21 11:55 por adalardo
Exceto onde for informado ao contrário, o conteúdo neste wiki está sob a seguinte licença: CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
