<html><body><div style="color:#000; background-color:#fff; font-family:arial, helvetica, sans-serif;font-size:12pt"><div>Walmes, segue o CMR de um exemplo que consta no livro Analise de Modelos de Regressao Linear do Charnet. Pag 152. Depois, ja na pagina 243, é refeito com variaveis dummy, usando "0" para mulher e "1"para homem.<br></div><div><br></div><div>#####Exemplo Variaveis Dummy #######<br>#Os dados referem-se a a salarios e tempo de experiencia no cargo<br>#de gerente de agencias bancarias de um grande banco.<br>#Alem disso, gostaria de saber se há diferenças quando<br>#o sexo é levado em conta.<br><br><br><br><br>y<-c(1.93,3.17,2.27,3.13,2.77,3.09,2.65,2.22,2.85,3.23,2.82,1.90,2.53,2.56,4.22,4.09,3.60,4.70,3.14,2.99,4.74,4.11,2.36,4.09,4.50,2.90,4.48)<br>x<-c(0,17,5,15,9,15,8,5,13,20,11,1,6,7,23,20,18,27,11,10,29,23,4,22,25,9,25)</div><div>reg1<-lm(y~x)</div><div><br></div><div>## Depois fizemos incorporando as dummies, do seguinte
modo:</div><div>z<-c(rep(0,12),rep(1,15)) #até 12 feminino - 15 restante masculino<br>xz<-x*z #incluindo a interação xz<br>reg<-lm(y~x+z+xz)</div><div>summary(reg)</div><div><br></div><div>### Um outro modo:</div><div>regm<-lm(y[z=="0"]~x[z=="0"]) #modelo para mulheres<br>summary(regm)<br><br>regh<-lm(y[z=="1"]~x[z=="1"]) #modelo para homens<br>plot(x[z=="1"],regh$residuals)<br>summary(regh)</div><div><br></div><div>E se eu quiser entao, associar um segundo fator de variaveis dummy, alem de sexo, poderia colocar "pós graduação", 0 se nao possui, 1 se possui.<br><br></div><div><br></div><div><br></div></div></body></html>