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