`Peso de descarga` <- sample(seq(500,1000,10), 100, replace = TRUE) # em mil kilos
`Janela de Tempo` <- 0.15 * `Peso de descarga` + rnorm(100, 30,30) # em minutos
Dados <- tibble(`Janela de Tempo`, `Peso de descarga`)
head(Dados)
## # A tibble: 6 x 2
## `Janela de Tempo` `Peso de descarga`
## <dbl> <dbl>
## 1 150. 520
## 2 144. 960
## 3 75.4 510
## 4 129. 830
## 5 148. 940
## 6 190. 1000
regressao <- lm(`Janela de Tempo` ~ `Peso de descarga`, Dados)
summary(regressao)
##
## Call:
## lm(formula = `Janela de Tempo` ~ `Peso de descarga`, data = Dados)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -64.773 -24.690 0.231 20.377 76.568
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 47.65246 16.50577 2.887 0.00479 **
## `Peso de descarga` 0.13345 0.02121 6.291 8.86e-09 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 32.01 on 98 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.2876, Adjusted R-squared: 0.2804
## F-statistic: 39.57 on 1 and 98 DF, p-value: 8.863e-09
ggplot(Dados, aes(`Peso de descarga`, `Janela de Tempo`))+
geom_point()+
geom_smooth(method='lm')
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
Dados$chuva <- Dados$`Janela de Tempo` > 150
write.csv(Dados, "Dados.csv")
head(Dados)
## # A tibble: 6 x 3
## `Janela de Tempo` `Peso de descarga` chuva
## <dbl> <dbl> <lgl>
## 1 150. 520 FALSE
## 2 144. 960 FALSE
## 3 75.4 510 FALSE
## 4 129. 830 FALSE
## 5 148. 940 FALSE
## 6 190. 1000 TRUE
regressao2 <- lm(`Janela de Tempo` ~ `Peso de descarga` + chuva, Dados)
summary(regressao2)
##
## Call:
## lm(formula = `Janela de Tempo` ~ `Peso de descarga` + chuva,
## data = Dados)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -49.854 -11.900 -2.484 11.284 52.986
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 84.13732 10.97355 7.667 1.36e-11 ***
## `Peso de descarga` 0.05186 0.01517 3.419 0.00092 ***
## chuvaTRUE 54.88207 4.58533 11.969 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 20.44 on 97 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7124, Adjusted R-squared: 0.7065
## F-statistic: 120.1 on 2 and 97 DF, p-value: < 2.2e-16
ggplot(Dados, aes(`Peso de descarga`, `Janela de Tempo`, colour = chuva))+
geom_point()+
geom_smooth(method='lm')
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
