[R-br] Interpretação Tabela ANOVA
Paulo Justiniano
paulojus em leg.ufpr.br
Segunda Junho 23 11:58:14 BRT 2014
anova()
com apenas um objeto de modelo nada acrescenta ao summary neste caso ,as a
funcao permite voce pssar varios modelos e comparar o ajuste deles
?anova
On Sun, 22 Jun 2014, Jefferson Ferreira Ferreira wrote:
>
> OI Fernando, obrigado pela resposta.
>
> Na verdade eu não tenho uma dúvida específica com relação à função e por isso não tenho como ser mais
> específico na pergunta. Eu andei pesquisando bastante, mas não encontrei ainda uma resposta
> satisfatória. A dúvida é sobre como interpretar a tabela anova. Dado o summary(modelo) abaixo, o que é
> que a anova(modelo) me diz? O que ela me diz além do que já está dito no summary()? Que conclusões
> extras posso tirar dela?
>
>
>
> Em 22 de junho de 2014 01:31, Fernando Souza <nandodesouza em gmail.com> escreveu:
> Em sábado, 21 de junho de 2014 22:59:28, Jefferson Ferreira Ferreira escreveu:
>
> Olá pessoal;
>
> Estou começando a estudar regressão e estou com um pouco de
> dificuldade em interpretar a tabela ANOVA de meu modelo.
>
> Tenho o seguinte modelo ajustado:
> Call:
> lm(formula = dados$y_boxcox ~ dados$ndvi)
>
> Residuals:
> Min 1Q Median 3Q Max
> -0.238352 -0.051448 0.005705 0.063027 0.225765
>
> Coefficients:
> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> (Intercept) -0.92694 0.02619 -35.39 <2e-16 ***
> dados$ndvi 2.06763 0.05047 40.97 <2e-16 ***
> ---
> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> Residual standard error: 0.08817 on 98 degrees of freedom
> Multiple R-squared: 0.9448,Adjusted R-squared: 0.9443
> F-statistic: 1678 on 1 and 98 DF, p-value: < 2.2e-16
>
>
> Consigo interpretar e descrever bem o significado da estatística F e
> dos outros elementos do summary() a fim de avaliar o modelo.
>
> Mas o que dizer dessa anova? O que ela me diz além do que já está dito
> no summary()? Que conclusões extras posso tirar dela?
>
> > anova(ml_bc)
> Analysis of Variance Table
>
> Response: dados$y_boxcox
> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
> dados$ndvi 1 13.0491 13.0491 1678.4 < 2.2e-16 ***
> Residuals 98 0.7619 0.0078
> ---
> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
>
> Obrigado!
> --
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