Seu próximo nível começa aqui
Seu desenvolvimento não pode ter limites. Garanta sua Assinatura Ilimitada e libere uma preparação completa com os melhores professores do Brasil.
Realizando a análise de regressão múltipla com o software...
Realizando a análise de regressão múltipla com o software R, temos a seguinte saída abaixo. Quais os coeficientes que são estatisticamente significativos, ao nível de significância de 5% e devem manter-se no modelo?
Call:
lm (formula = y ~ . , data = exercicio)
Residuals:
Min | 1Q | Median | 3Q | Max |
−8.6093 | −2.3503 | − 0.1876 | 1.9308 | 12.6934 |
Coefficients:
Estimate | Std. Error | t value | Pr (>| t |) | ||
(Intercepto) | −1.739e+01 | 5.457e+00 | −3.186 | 0.0016 | ** |
X1 | −3.549e−01 | 3.948e−01 | −0.899 | 0.3694 | |
X2 | 1.731e−02 | 8.991e−03 | 1.925 | 0.0552 | . |
X3 | −2.754e−02 | 1.612e−02 | −1.709 | 0.0886 | . |
X4 | −6.272e−03 | 7.873e−04 | −7.967 | 3.88e−14 | *** |
X5 | 4.153e−02 | 1.166e−01 | 0.356 | 0.7221 | |
X6 | 7.664e−01 | 6.072e−02 | 12.622 | < 2e−16 | *** |
X7 | 1.397e+00 | 3.293e−01 | 4.244 | 2.97e−05 | *** |
--- |
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 3.441 on 286 degress of freedom
Multiple R-squared: 0.8189 Adjusted R-squared: 0.8145
F-statistic: 184.8 on 7 and 286 DF, p-value: < 2.2e-16
A
Intercepto, X4, X6 e X7.
B
X4, X6 e X7.
C
Intercepto, X2, X4, X6 e X7.
D
X2, X4, X6 e X7.
E
Nenhum, pois o modelo não é estatisticamente significativo.