Tura, No seu exemplo o resultado da regressão está gritando que o intercepto é diferente de zero com p-valor <2e-16.
Se o intercepto estatisticamente indistinguível de zero o p-valor deveria dar próximo de um... 2015-04-28 6:04 GMT-03:00 Bernardo Rangel Tura <[email protected]>: > 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 > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
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