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Realiza a regressao linear em um conjunto de dados.
Regr(Y, X, namevarx = NA, intercept = TRUE, sigf = 0.05)Coeficientes da regressao.
Matriz de covariancias dos coeficientes da regressao.
Intervalo de confianca dos coeficientes da regressao.
Teste de hipoteses dos coeficientes da regressao.
Analise de variancia da regressao.
Coeficiente de determinacao.
Coeficiente de determinacao corrigido.
Coeficiente de determinacao ajustado.
Variancia dos residuos.
Intervalo de confianca da variancia dos residuos.
Previsao do ajuste da regressao.
Intervalo das previsoes.
Intervalo de confianca das previsoes.
Residuos do ajuste da regressao.
Retorna a 5% de significancia o teste de independencia, de normalidade e de homogeneidade da variancia dos residuos.
Variaveis respotas.
Variaveis regressoras.
Nome da variavel, ou variaveis X, se nao for definido assume texto padrao.
Considerar o intercepto na regressao (default = TRUE).
Nivel de significancia dos testes dos residuos (default = 5%).
Paulo Cesar Ossani
Charnet, R.; at al.. Analise de modelos de regressao lienar, 2a ed. Campinas: Editora da Unicamp, 2008. 357 p.
Rencher, A. C.; Schaalje, G. B. Linear models in statisctic. 2th. ed. New Jersey: John & Sons, 2008. 672 p.
Rencher, A. C. Methods of multivariate analysis. 2th. ed. New York: J.Wiley, 2002. 708 p.
Plot.Regr
data(DataMix)
Y <- DataMix[,2]
X <- DataMix[,6:7]
name.x <- c("Cafes Expeciais","Cafes Comerciais")
res <- Regr(Y, X, namevarx = name.x , intercept = TRUE, sigf = 0.05)
print("Coeficientes da Regressao:"); round(res$Betas,4)
print("Analise de Variancia:"); res$ANOVA
print("Teste de Hipoteses dos Coeficientes da Regressao:"); round(res$hip.test,4)
print("Coeficiente de Determinacao:"); round(res$R,4)
print("Coeficiente de Determinacao Corrigido:"); round(res$Rc,4)
print("Coeficiente de Determinacao Ajustado:"); round(res$Ra,4)
print("Testes dos Residuos:"); res$error.test
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