Aula 06 — Análises com modelos lineares simples

Teste de hipótese e regressão linear no R. Sintaxe formula. Diagnóstico de resíduos: detecção de outliers, normalidade, heterocedasticidade. Quando linear é apropriado.

12 de março de 2026 · Curso: Introdução à Linguagem R (PPGEC, UFMS)

Teste de hipótese e regressão linear no R. Sintaxe formula. Diagnóstico de resíduos: detecção de outliers, normalidade, heterocedasticidade. Quando linear é apropriado.

Slides

Esta aula não tem slides próprios: a parte expositiva vem de outra disciplina, onde o assunto é tratado com mais tempo.

O modelo linear como arcabouço unificador

Encontro 2 de Análise de Dados Univariados (PPGBA/UFMS): anatomia do modelo linear, o teste t como modelo linear, correlação versus regressão, interpretação de coeficientes, codificação de fatores e diagnóstico de resíduos. É o material principal desta aula.

Se precisar de uma base mais devagar antes disso, a Aula 08 de Bioestatística cobre o teste t no nível da graduação, com vídeos.

O que é próprio desta aula — os desafios de diagnóstico, o walkthrough e os dados — está logo abaixo.

Código R (aula prática)

  • Ver walkthrough HTML
    O script executado, com os gráficos de diagnóstico, a saída do alias() e a comparação entre o modelo com altitude crua e centrada.
  • baixar aula-06.R
    Ajuste, diagnóstico antes da interpretação, broom para extrair o resultado em formato tidy — e o desenho amostral decidindo qual modelo é possível.

Dados utilizados

dados/processados/anuros_limpo.csv — produzido pelo aula-04.R.

NoteO ponto alto da aula

Neste conjunto de dados cada altitude pertence a uma única serra. Escrito como alt_fator * serra, o modelo nem chega a ser estimável — o alias() do R mostra por quê. Escrito como altitude * serra, ele ajusta: não porque o dado melhorou, mas porque a premissa de linearidade passou a sustentar a comparação. É uma aula de desenho amostral que dado sintético nenhum dá.

Materiais complementares

Recursos externos

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