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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