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-====== Testes Clássicos ======
-{{section>cursos:planeco:roteiro:07-class_base#testes_classicos}}
-====== Regressão Linear Simples ======
-{{section>cursos:planeco:roteiro:07-class_base#regressão_linear_simples}}
-Agora vamos checar no Rcommander esses mesmos dados:
-) Abra o Rcommander (se você não sabe como fazer isso, [[cursos:planeco:roteiro:00-rcmdr|veja aqui]])
-) Crie um novo conjunto de dados no menu **Dados > Novo conjunto de dados**. Defina o nome como //dados1//. Preencha a nova planilha de dados com as informações da figura abaixo e clique OK. Agora você já tem os dados para analisar!
-{{ :planeco:roteiro:dados1.png?400 |}}
-) Para ajustar um modelo de regressão linear simples vá ao menu **Estatística > Ajuste de Modelos > Regressão Linear...**. Na janela que se abre, escolha a coluna Y dos dados como Variável resposta e a coluna X dos dados como Variável Explicativa e clique OK.
-) Se tudo correu bem, aparecerá na janela ///Outputs// o resumo dos resultados da regressão. Caso não apareça, vá em **Modelos > Resumir modelo** e clique em OK((não se preocupe com as opções que aparecem na janela que se abrirá)).
-) Para visualizar os Y estimados e os resíduos no Rcommander vá em **Modelos > Adicionar estatísticas calculadas aos dados**. Na janela que se abrir, selecione apenas as opções **Valores ajustados** e **Resíduos**. Agora clique no botão **Ver conjunto de dados** e veja as colunas adicionadas. Compare os resultados da regressão feita no Rcommander com os que você calculou a partir do gráfico.
-==== Checando as premissas ====
-{{section>cursos:planeco:roteiro:07-class_base#checando_as_premissas}}
-Importe o arquivo para o Rcommander (**Dados > Importar arquivos de dados > de arquivo texto , clipboard, URL...**) e importe os dados //algas.peixes//. Atenção, pois o Separador de Campos que deve ser selecionado para essa planilha de dados é **semicolons [;]**.
-Conheça os dados, clicando  no botão **Ver conjunto de dados** e também em **Estatísticas > Resumos > Conjunto de dados ativo...**.
-Avalie visualmente a relação entre as variáveis com o gráfico de dispersão em: **Gráficos > Diagramas de dispersão**. Na aba de Opções marque **Boxplots marginais**, **Smooth line** e **Mostre espalhamento (spread)**. Como o objetivo dos pesquisadores é analisar o efeito da biomassa de algas sobre a biomassa de peixes, faça o gráfico selecionando biomassa de peixes no eixo Y e biomassa de algas no eixo X.
-Ajuste um modelo de regressão linear da biomassa de peixes em função da biomassa de algas. Para isso, vá em **Estatística > Ajuste de Modelos > Regressão linear**. Escolha a biomassa de peixe como Variável resposta e biomassa de algas como Variável Explicativa.
-No menu **Modelos** podemos olhar o resumo dos resultados do modelo clicando em **Resumir modelo**, olhando os valores dos coeficientes dos modelos. Como vimos anteriormente, podemos também obter os resíduos e os valores ajustados do modelo clicando em **Adicionar estatísticas calculadas aos dados** e selecionando **Valores ajustados** e **Resíduos**. Esses valores serão colocados como colunas novas na planilha de dados e para visualizá-los, basta clicar no botão **Ver conjunto de dados**.
-====Como saber se os erros/resíduos seguem uma distribuição normal?====
-/*
-{{section>cursos:planeco:roteiro:07-class_base#como_saber_se_os_erros_residuos_seguem_uma_distribuicao_normal}}
-*/
-Para isso vamos usar os resíduos da regressão que foram incluídos como uma coluna na sua planilha de dados e aparecem com o nome //"residuals.RegModel.*"// (o "*" será um número que vai depender de quantos modelos você já fez até aqui. Por exemplo, se esse é o segundo modelo que você está calculando desde que abriu o Rcommander, a variável vai se chamar "residuals.RegModel.2". Mas não se preocupe com esse número).
-A partir do menu **Gráficos**, escolha **Histograma** e selecione a variável "residuals.RegModel.*". **Essa figura se assemelha a uma distribuição normal?**. Se sim, isso é um bom indício de que seus resíduos têm uma distribuição normal. Se não, será necessário repensar se a regressão linear simples é a análise mais adequada para esses dados e/ou se é necessário fazer alguma transformação de variáveis ((posteriormente falaremos disso)).
-Essa é uma análise muito simplista e mais para frente nesse roteiro vamos conhecer outros métodos para avaliar a distribuição dos resíduos.
-==== Como saber se a variância dos erros/resíduos é constante?====
-{{section>cursos:planeco:roteiro:07-class_base#como_saber_se_a_variância dos erros_residuos_e_constante?}}
-Para fazer esse gráfico, vá para o menu **Gráficos > Diagrama de dispersão**, escolha para o eixo Y os resíduos (que foram incluídos na sua planilha de dados como //residuals.RegModel.*//) e para o eixo X os valores estimados de Y (que também foram incluídos na sua planilha de dados, como //fitted.RegModel.*//). Antes de dar "OK", vá até a aba **Opções** e deixe selecionada apenas a caixa //"Smooth line"//.
-{{section>cursos:planeco:roteiro:07-class_base#residuo2}}
-Vá ao menu **Modelos > Resumir modelos**.
-Agora, vamos definir que sejam construídos os 4 gráficos de diagnóstico: Vá ao menu **Modelos > Gráficos > Diagnósticos gráficos básicos**.
-{{ :planeco:roteiro:plotdiagnostico.png?500 |}}
-{{section>cursos:planeco:roteiro:07-class_base#final}}

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