Mudanças entre as edições de "Como Testar Premissas de Modelos Lineares no R Studio"
| Linha 5: | Linha 5: | ||
|freetext=<nowiki/> | |freetext=<nowiki/> | ||
<div> | <div> | ||
| − | Antes de fazer um modelo linear, como por exemplo uma regressão | + | Antes de fazer um modelo linear, como por exemplo uma regressão, é necessário avaliar se os dados utilizados atendem às premissas da análise<ref> Questões Sobre Regressão Linear,[http://mdduft.wikidot.com/aula6], “WikiDot”</ref>. Para que os dados sejam adequados, eles devem ser lineares, apresentar normalidade dos resíduos<ref>Teste de Normalidade,[https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_normalidade], “Wikipedia”</ref>, homogeneidade das variâncias e terem sido coletados de maneira independente<ref> Regressão Linear,[https://posgraduando.com/como-fazer-uma-analise-de-regressao-linear-simples-no-r/], “Pós-graduando”</ref>. Siga o passo a passo para aprender a testar as premissas. |
</div> | </div> | ||
| + | }} | ||
| + | {{New section | ||
| + | |style=Inserir imagem | ||
| + | |header=1- Avalie a linearidade | ||
| + | |before image=Para avaliar a linearidade, faça um gráfico da sua variável resposta em relação à variável preditora digitando o comando: ‘plot(var_resposta~var_preditora)’. A distribuição dos pontos não deve apresentar nenhum padrão não-linear, como em formato de U. | ||
| + | |file=Linearidade.png | ||
| + | }} | ||
| + | {{New section | ||
| + | |style=Inserir aviso | ||
| + | |header=AVISO | ||
| + | |before image=Caso você não saiba abrir sua planilha de dados e as variáveis no R Studio, pode aprender [https://www.wikiajuda.com.br/Como_Fazer_uma_Regress%C3%A3o_no_R_Studio aqui]. | ||
}} | }} | ||
Edição das 12h15min de 15 de abril de 2019
Técnico / Intermediário
Criada 15 abr 2019 por Lamscha
Esta página foi editada pela última vez à(s) 01:08 de 17 abr 2019 por Lamscha.
Antes de fazer um modelo linear, como por exemplo uma regressão, é necessário avaliar se os dados utilizados atendem às premissas da análise[1]. Para que os dados sejam adequados, eles devem ser lineares, apresentar normalidade dos resíduos[2], homogeneidade das variâncias e terem sido coletados de maneira independente[3]. Siga o passo a passo para aprender a testar as premissas.
1- Avalie a linearidade
Para avaliar a linearidade, faça um gráfico da sua variável resposta em relação à variável preditora digitando o comando: ‘plot(var_resposta~var_preditora)’. A distribuição dos pontos não deve apresentar nenhum padrão não-linear, como em formato de U.
Caso você não saiba abrir sua planilha de dados e as variáveis no R Studio, pode aprender aqui.