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!
--
Jefferson Ferreira-Ferreira
Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI

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