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<WRAP tabs>
  * [[02_tutoriais:tutorial7:start|Tutorial]]
  * [[01_curso_atual:exercicios7| Exercícios]]
  * [[03_apostila:06-modelos| Apostila]] 
</WRAP>
====== Exercícios 7 - Regressões Lineares Simples ======

===== 7.1 Altura na Infância e Na Vida Adulta =====

{{url>http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=8}}

===== 7.2 Coeficiente de determinação =====

{{url>http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=87}}


/*
Vamos retomar a regressão da massa do cérebro em função da massa corporal de alguns animais, do tutorial [[02_tutoriais:tutorial7:start#ajuste_e_diagnóstico_de_uma_regressão|ajuste e diagnóstico de uma regressão]]:

<code rsplus>
anim.m2 <- lm(log(brain)~log(body),data=Animals, 
              subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
</code>

Agora ajuste este modelo:

<code rsplus>
anim.m0 <- lm(log(brain)~1, data=Animals, 
              subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
</code>

E compare os dois:              
    anova(anim.m0,anim.m2)

===Perguntas===
==1. Qual a relação do comando 'anova' acima com:==
    anova(anim.m2)

==2. Qual a relação entre os valores obtidos por estes comandos:==
<code rsplus>
summary(anim.m0)
mean(log(Animals$brain[!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6)]))
sd(log(Animals$brain[!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6)]))
</code>


===Dica===

Um comando mais curto para ajustar o modelo deste exercício, e que ajuda a interpretá-lo:

    anim.m0 <- update(anim.m2, .~. -log(body))
*/
===== 7.3 Resíduos de Iris =====

{{url>http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=33}}

===== 7.4 Pressão e temperatura =====

Resolva [[http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=38|este exercício]] no sistema notaR.




===== 7.5 Seriemas e Carcarás =====
/*
<WRAP center round important 60%>

Para a turma do IBUSP 2019 esse exercício deverá ser entregue apenas no próximo módulo (Regressão Linear II). Ou seja, até as 8h da quarta-feira dia 29/05.

</WRAP>
*/

Resolva [[http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=32|este exercício]] no sistema notaR.

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