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 ====== Sessão Inicial -- Fundamentos da Linguagem R ======
-Ciando um diretório (pasta) de trabalho, e mudando o //workspace// do R para este diretório.
+Criando um diretório (pasta) de trabalho, e mudando o //workspace// do R para este diretório.
 <code R>
 getwd()
@@ Linha 258: / Linha 258: @@
+lm.h <- lm(time~dist,data=hills)
+## linhas num gráfico
+abline(h=100)
+abline(h=c(50,100,150), lty=2)
+abline(v=10, lty=3, col=2)
+with(hills, plot(time ~ dist, ylim=c(0, 250)))
+abline(coef(lm.h))
+with(hills,(segments(x0=dist, y0=fitted(lm.h),
+                    x1=dist, y1=time, lty=2)))
+title("Regressão entre tempo e distâncias")
+text(2, 250, substitute(hat(beta)[1] == b1,
+                        list(b1=round(coef(lm.h)[2], dig=2))),
+     pos=4, cex=1.5)
+lm0.h <- lm(time ~ dist-1, data=hills)
+lm0.h
+with(hills, plot(time ~ dist, ylim=c(0, 250), xlab="distância", ylab="tempo"))
+abline(lm.h)
+abline(lm0.h, lty=2, col=4)
+legend("topleft", c("2 parâmetros","1 parâmetro"), lty=1:2, col=c(1,4))
+## mecanismo de ajuda
+help(plot)
+## help no navegador
+help.start(browser="firefox") ## veja no navegador acesso a documentação!!!!
+help(plot)
+## procura no seu computador
+help.search("cluster")
+# procura no site do R
+RSiteSearch("cluster")
+## procura um objeto
+find("mean")
+find("glm")
+## pedaco de palavra (nome do objeto)
+apropos("mean")
+## de volta a regressão...
+## predizendo (valores preditos) usado objetos de ajuste de modelos
+with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250)))
+pred.df <- data.frame(dist=seq(0,30,length=100))
+pred.h <- predict(lm.h, newdata=pred.df)
+pred.h
+lines(pred.df$dist, pred.h)
+## agora acrescentando intervalo de confiança...
+predc.h <- predict(lm.h, newdata=pred.df, int="c")
+dim(predc.h)
+head(predc.h)
+matlines(pred.df$dist,predc.h, lty=2, col=1)
+## ... e o intervalo de predição...
+predp.h <- predict(lm.h, newdata=pred.df, int="p")
+matlines(pred.df$dist,predp.h, lty=3, col=1)
+legend("topleft", c("modelo ajustado", "intervalo de confiança", "intervalo de predição"), lty=1:3)
+## retirando o ponto mais influente
+args(lm)
+lmo.h <- lm(time ~dist, data=hills, subset=(dist<25))
+summary(lmo.h)
+predo.h <- predict(lmo.h, newdata=pred.df)
+with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250)))
+lines(pred.df$dist, pred.h)
+lines(pred.df$dist, predo.h, col=2)
+names(hills)
+points(hills[hills$dist>25,c(1,3)], pch=19, col=2)
 </code>
+Mostrando os resultados dos modelos com e sem o ponto mais atípico em dois gráficos separados.
+<code R>
+par(mfrow=c(2,2))
+with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250)))
+lines(pred.df$dist, pred.h)
+matlines(pred.df$dist,predc.h, lty=2, col=1)
+matlines(pred.df$dist,predp.h, lty=3, col=1)
+with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250)))
+points(hills[hills$dist>25,c(1,3)], pch=19, col=2)
+lines(pred.df$dist, predict(lmo.h, new=pred.df), col=2)
+matlines(pred.df$dist,predict(lmo.h, new=pred.df, int="c"), lty=2, col=1)
+matlines(pred.df$dist,predict(lmo.h, new=pred.df, int="p"), lty=3, col=1)
+hist(resid(lm.h))
+hist(resid(lmo.h))
+</code>
+Regressão múltipla, fórmulas, transformação e comparação e seleção de modelos.
+<code R>
+##
+head(hills)
+lm2.h <- lm(time ~ dist + climb, data=hills)
+anova(lm2.h)
+summary(lm2.h)
+par(mfrow=c(2,2))
+plot(lm2.h)
+shapiro.test(resid(lm2.h))
+par(mfrow=c(1,1))
+boxcox(time ~dist+climb, data=hills)
+lm2r.h <- lm(sqrt(time) ~ dist + climb, data=hills)
+coef(lm2r.h)
+## ou... aproveitando o modelo previamente definido...
+lm2r.h <- update(lm2.h, sqrt(time) ~ ., data=hills)
+coef(lm2r.h)
+summary(lm2r.h)
+## modelo retirando variavel climb
+lm3r.h <- update(lm2r.h, . ~ . - climb)
+coef(lm3r.h)
+anova(lm3r.h, lm2r.h)
+stepAIC(lm(time ~ dist*climb, data=hills))
+</code>
+===== Materiais apresentados e discutidos no curso: =====
+  * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase9.html#x10-520009|Entrada de dados e estatística descritiva]]
+  * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase24.html#x25-13900024|Link de material sobre fórmulas e declaração de modelos]]
+  * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase25.html#x26-14700025|Análise de esperimentos inteiramente casualisados, contrastes etc]]
+  * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase26.html#x27-15300026|Experimentos fatoriais]]

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