Informação
A saída de regressão linear em R pode parecer complexa, mas fornece informações valiosas.
Avaliação do ajuste do modelo: preste atenção ao R-quadrado (R²) para entender o quão bem o modelo se ajusta aos dados. Um R-quadrado mais alto indica um melhor ajuste.
Coeficientes: Os coeficientes das variáveis preditoras ajudam a interpretar a força e a direção da relação.
Teste de hipóteses: Utilize testes de hipóteses em coeficientes para determinar sua significância.
Resíduos: Examinar gráficos residuais e histogramas para verificar a homocedasticidade e normalidade.
Fazer previsões: Use sua equação de regressão para fazer previsões com base nos coeficientes.
Dominando essas etapas e usando a função lm() de R, você pode criar, interpretar e extrair informações valiosas de modelos de regressão linear. Quer esteja a explorar relações simples entre duas variáveis ou cenários mais complexos com múltiplos preditores, a regressão linear em R é uma ferramenta poderosa para análise e previsão de dados.
No final do Módulo 2, você não só estará bem versado nos conceitos fundamentais de estatística descritiva e inferencial, mas também equipado com as habilidades práticas para implementá-los em R. Esse conhecimento será inestimável na tomada de decisões baseadas em dados, na obtenção de insights significativos e na resolução de problemas do mundo real usando dados.
