[R-br] regressao linear com constante igual azero

[Cesar Rabak]

Tura,

No seu exemplo o resultado da regressão está gritando que o intercepto é
diferente de zero com p-valor <2e-16.

Se o intercepto estatisticamente indistinguível de zero o p-valor deveria
dar próximo de um...

2015-04-28 6:04 GMT-03:00 Bernardo Rangel Tura <tura em centroin.com.br>:

> Bom dia a todos
>
> Estou esbarrando com um problema que não estou conseguindo resolver
> sozinho a pesar de achar que é muito simples. Segue a simulação do problema
>
> set.seed(1)
> var1 <- sample(LETTERS[1:3],1e3,replace=T)
>
> set.seed(2)
> var2 <- sample(LETTERS[1:3],1e3,replace=T)
>
> S <-  0.12 + 0.15*(var1=='B') +0.32*(var1=='C') +0.12*(var2=='B')
> -0.25*(var2=='C') -rnorm(1e3,0,0.1)
>
> summary(lm(S~var1+var2))
>
> O resultado desta regressão é
> Coefficients:
>              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> (Intercept)  0.114883   0.007063   16.27   <2e-16 ***
> var1B        0.162707   0.007621   21.35   <2e-16 ***
> var1C        0.320609   0.007684   41.72   <2e-16 ***
> var2B        0.115608   0.007639   15.13   <2e-16 ***
> var2C       -0.257842   0.007542  -34.19   <2e-16 ***
>
> Vamos supor que eu queira determinar que o intercepto deste mesma
> regressão fosse zero, pelo que aprendi poderia usar
> summary(lm(S~0+var1+var2)),
> porém o resultado é:
>
> Coefficients:
>        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> var1A  0.114883   0.007063   16.27   <2e-16 ***
> var1B  0.277590   0.006786   40.91   <2e-16 ***
> var1C  0.435491   0.006856   63.52   <2e-16 ***
> var2B  0.115608   0.007639   15.13   <2e-16 ***
> var2C -0.257842   0.007542  -34.19   <2e-16 ***
>
> Se observarem bem o que aconteceu é que no lugar do intercepto surgiu o
> nivel A do factor var1 e não o intercepto=0.
>
> agradeço antecipadamente a ajuda de vocês!
>
> abraços
> Tura
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