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Examinando resíduos, aplicando testes e novos plots

Percurso de análise nesta segunda fase (aula 03). resultados em código:

# Examinando os resíduos do modelo
plot(mod1$residuals,
     main = "Resíduos",
     ylab = "")
identify(mod1$residuals, n=2) # Idenfificar pontos mais distantes do estimado

# realizando testes estatísticos sobre o modelo:
install.packages("lmtest") # Instalar o package 'lmtest', se necessário
library(lmtest) # Ativar a biblioteca

dwtest(mod1) # Durbin-Watson test

par(mfrow = c(2,2)) # Se quiser obter os gráficos juntos:
plot(mod1$residuals,
     main = "Resíduos",
     ylab = "")
plot(mod1$fitted.values, mod1$residuals,
     main = "Resíduos contra notas \n preditas dos alunos \n",
     xlab = "Notas preditas dos alunos",
     ylab = "Resíduos")

bptest(mod1) # studentized Breusch-Pagan test
plot(mod1,2) # Q-Q Plot

shapiro.test(mod1$residuals) # Shapiro-Wilk normality test
# distribuição normal verificada
1 resposta

Olá Eliezer, tudo bem? Espero que sim!

Desculpe pela demora em retornar.

Boa Eliezer, muito bom deixar aqui no fórum para que outras pessoas possam ver as soluções comentadas.

Bons estudos!

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