Exerc Cio 5

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
FACULDADE DE FILOSOFIA, CIÊNCIAS E LETRAS DE RIBEIRÃO PRETO
DISCIPLINA: ABORDAGEM QUANTITATIVA DE DADOS ENTOMOLÓGICOS E ECOLÓGICOS
DOCENTE: RODRIGO PEREIRA
MONITOR: LUCIANO PALMIERI
DISCENTES: VININA FERREIRA E LUCIA AGUILAR

Lista de Exercícios – Modelos Lineares

1) Considere o data.frame “vespas”:
a) Usando as operações matriciais,
Y ~ Xb
B ~ [X’X] -1 [X’Y]
Estime os valores de a e b dos modelos vespas <- read.delim2("vespas.txt")
Vespas = a + b*Flores + e
Y <- vespas$Vespas
X<- cbind(constante=1, vespas$Flores); X solve(t(X)%*%X)%*%(t(X)%*%Y) Vespas = -18.4963797 + 0.5741319*Flores + e

Sementes = a + b*Flores + e
Y <- vespas$Sementes
X<- cbind(constante=1, vespas$Flores); X solve(t(X)%*%X)%*%(t(X)%*%Y) Sementes = 27.7005004 + 0.4047254 * Flores + e
Vespas = a + b*Sementes + e
Y <- vespas$Sementes
X<- cbind(constante=1, vespas$Vespas); X solve(t(X)%*%X)%*%(t(X)%*%Y) Vespas = 228.9899863 + -0.2068681*Sementes + e

b) Usando as operações matriciais acima, estime a, b1 e b2 do modelo: Vespas = a + b1 *Flores – b2 *Sementes + e.

Y <- vespas$Vespas
X<- cbind(constante=1, vespas$Flores, vespas$Sementes); X solve(t(X)%*%X)%*%(t(X)%*%Y) Vespas = 8.6156024 + 0.9702586*Flores - 0.9787542*Sementes;

2. a) Extraia do data frame “caixeta.csv” o subconjunto de dados referente a espécie Tabebuia cassinoides e salve num arquivo chamado “caixeta.Tc”.

caixeta.Tc <- subset (caixeta, especie == "Tabebuia cassinoides") caixeta.Tc b) Teste se os modelos que circunferenciam a altura do peito (cap) e altura (h) são funções do local. lm(formula = cap + h ~ local, data = caixeta.Tc)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-342.83 -113.90 -32.39 77.61 947.17
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 372.386 9.219 40.395 < 2e-16 *** localjureia 180.440 16.536 10.912 < 2e-16 *** localretiro -38.488 13.688 -2.812 0.00507 **
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05