MOQ-14 – PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS
LABORATÓRIO 4 – DIAGNÓSTICO E RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS EM
REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
Acesse a seguinte base de dados: dados_L01.txt
dados=read.table(file=’http://www.mec.ita.br/~rodrigo/Disciplinas/MOQ14/dado
s_L01.txt’, header=TRUE)
Nesta base de dados, a variável dependente é a viscosidade de um polímero e as
duas possíveis variáveis independentes são a temperatura da reação e a taxa de
concentração do catalisador.
Ajuste um modelo de regressão linear simples em que a variável independente é
a temperatura de reação e responda as seguintes questões:
a) A partir da análise dos resíduos do modelo de regressão (presença de
outliers, distribuição dos resíduos aproximadamente normal,
independência dos resíduos e verificação se a variância dos resíduos é
aproximadamente constante) indique se o modelo é apropriado.
b) Se no item anterior algum problema foi identificado proponha uma
forma de reparação, crie o modelo, analise os resíduos e verifique se o
problema identificado foi sanado.
Ajuste um modelo de regressão linear simples em que a variável independente é
a taxa de concentração do catalisador e responda as seguintes questões:
c) A partir da análise dos resíduos do modelo de regressão (presença de
outliers, distribuição dos resíduos aproximadamente normal,
independência dos resíduos e verificação se a variância dos resíduos é
aproximadamente constante) indique se o modelo é apropriado.
d) Se no item anterior algum problema foi identificado proponha uma
forma de reparação, crie o modelo, analise os resíduos e verifique se o
problema identificado foi sanado.
Acesse a seguinte base de dados: Puromycin (é uma base nativa do R)
Nesta base de dados, a variável dependente é a velocidade de uma reação
enzimática (rate) e a variável independente é a concentração (conc). Ajuste um
modelo de regressão linear simples e responda as seguintes questões:
e) A partir da análise dos resíduos do modelo de regressão (presença de
outliers, distribuição dos resíduos aproximadamente normal,
independência dos resíduos e verificação se a variância dos resíduos é
aproximadamente constante) indique se o modelo é apropriado.
f) Avaliando os resultados obtidos, você diria que alguma variável
relevante foi omitida? Explique sua resposta.