library(MASS)
data(Animals)

anim.m2 <- lm(log(brain)~log(body),data=Animals, subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
anim.m0 <- lm(log(brain)~1, data=Animals,subset=!(log(Animals$body)>8&log(Animals$brain)<6))
plot(log(brain)~log(body), data = Animals)
abline(anim.m2, col = "red")
abline(anim.m0, col = "blue")


anova(anim.m0,anim.m2)

anova(anim.m2)

####1. Qual a relação do comando 'anova' acima com:
## R.: Na relação anova(anim.m2) não há um modelo explícito no comando para o qual o modelo anim.m2 será comparado, logo ele é comparado com um modelo nulo. Já o comando anova(anim.m0,anim.m2) compara o anim.m2 com o modelo anim.m0 que foi feito no código, no entanto esse modelo anim.m0 é o próprio modelo nulo. Logo os dois comandos são iguais


####2. Qual a relação entre os valores obtidos por estes comandos:

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)]))

#R.: No comando summary(anim.m0) é mostrado a síntese de alguns valores do modelo linear anim.m0, lembrando que este modelo foi feito correlacionando os valores com a sua própria média, que é o segundo comando apresentado. Já o terceiro comando é o desvio padrão dos dados que se relaciona com o resíduo do modelo nulo