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Vitor boa noite! Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Excelente aula, me ajudou muito!!! Gostaria de saber se é possível trabalhar com dados numéricos quantitativo e qualitativo nesse tipo de análise de regressão linear múltipla?
Professor no meu TCC iremos utilizar análise fatorial e depois regressão multipla. Você tem algum vídeo ou pode recomendar algum explicando como utilizar análise fatorial no R?
Obrigado Renato pelo comentário. O que na realidade eu fiz no início foi uma pré seleção de variáveis regressoras. A rigor eu deveria sim ter aplicado uma análise de resíduos. Contudo, sendo o modelo significativo ou não, teríamos variáveis que não contribuíram em nada para a explicação da variável resposta! Dessa forma, convencionamos a aplicação da análise de resíduo ao final da escolha do modelo para a sua validação. Espero que tenha ajudado!
Excelente explicação. Ficou tudo muito claro, gostaria apenas de tirar uma única duvida. Até o momento final, que seria o da validação das pressuposições, ocorreu tudo bem no meu modelo, sendo que, as pressuposições de normalidade e de homogeneidade de variâncias não foram atendidas, o que devo fazer neste caso? Aguardo um retorno. Muito obrigado
Bom tarde Renan. Desculpe a demora pela resposta. Bem, essa sua pergunta é bem pertinente. Teoricamente, se as pressuposições da anava não são atendidas, os resultados não são garantidos. Contudo, existem estudos sobre a robustez do teste F na Anava, e este teste é robusto a pequenos desvios de normalidade e homocedasticidade. A única pressuposição que é problema é a da independência dos erros. Uma alternativa é a aplicação de testes não paramétricos adequados a análise ou a utilização de modelos lineares generalizados, por exemplo. Espero ter ajudado!
Rena boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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WIL boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Boa noite João Gabriel. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Parabéns pela explicacao. Professor, deixa eu perguntar, Nós fazemos o teste de normalidade apenas para as variaveis dependentes, ou para a base toda? No R os testes fazem apenas por variavel.
Olá Lígia. Na realidade, em um modelo de regressão há verificação da normalidade é feita no erro do modelo devido a sua pressuposição. Como o erro é desconhecido, usamos o resíduo para isso.
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Excel não é linguagem, e um programa com interface. O R é uma linguagem. Para entendê-la, acesse nossos cursos gratuitos pelo canal. Temos 64 aulas prontas. Att
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Olá Ben obrigada pela aula. Muito útil, mas tenho uma dúvida. Quando você inclui os preditores no modelo você inclui o simbolo de adição, entretanto, já vi modelos lineares calculados com * entre os preditores. Qual seria a diferença?
Olá Maiara. Quando temos o símbolo * entre os preditores indica multiplicação, isto é, interação entre esses preditores. Quando eu uso um modelo no R: lm(y~X1*X2) significa que você está usando um modelo completo na análise, isto é, Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X1*X2 + erro. Isso é um artifício do R para simplificar o código. De toda forma, se você testar esse mesmo modelo usando no R: lm(y~x1 + x2 + x1*x2) será a mesma coisa que tiver usado lm(y~X1*X2). Espero ter esclarecido!
Maiara boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Olá Gabriela. Esta é uma aula completa. Na realidade, algumas interpretações foram adiantadas no conteúdo. VOcê irá entendê-las de acordo com que formos avançando nos assuntos.
Boa noite Gabriela. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
Ótima aula, Parabéns! Poderia me sanar as seguintes dúvidas: Teria como demostras os resultados em gráficos no R? Vi que usando duas variáveis independeste, é possível. A outra dúvida é se tem alguma limitação ou não é recomendado utilizar mais de três variáveis independentes em um mesmo modelo? .
A única restrição na regressão linear múltipla é que o número de variáveis regressoras não seja superior ao número de dados, devido as inferências sobre os parâmetros. Assim, se você tem um número superior a três observações em teoria pode-se utilizar três variáveis regressoras. Em termos práticos o mais importante é a interpretação desses parâmetros para o modelo. Quanto mais parâmetros mais difícil ficam as interpretações. Desculpe a demora. Espero ter ajudado! Bons Estudos!
Ramon boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Joicelene boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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por favor me ajude ...eu estou com muita dificuldade no RStudio, preciso saber como trabalhar com variáveis que não são binárias, são 3 e não estou conseguindo analisar tudo ao mesmo tempo...tem como a gente se falar pelo mensager do facebook, por lá eu posso te mostrar o que eu fiz e qual é o meu problema.
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Parabéns pela Aula! Muito boa mesmo. Para mim, ficou apenas uma dúvida: O número de variáveis independentes altera a forma de validação dos modelos? Ou seja, o fato de ter um modelo de regressão simples (com apenas 1 variável independente) difere na forma de realizar a validação das pressuposições dos resíduos em modelos de regressão múltipla (de 2 ou mais variáiveis)? Agradeço sua atenção. Abs.
Giovanny Ramos a validação é sempre da mesma forma. Pode acontecer de uma variável no modelo está causando uma não confirmação das pressuposicoes dos resíduos. Mas não importa, uma ou mais variáveis independentes no modelo, a análise é a mesma.
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Professor, excelente aula e didática! Esclareceu muito para mim! Se for possível e não for importunar, fiquei com uma dúvida, quando verifiquei o meu modelo, minha regressão continuou sendo múltipla, com três estimadores satisfatórios. Como seria, pois uma explicação inicial para o modelo seguinte: AA = -1.592 + 1.322ticket - 8.835qty? Por fim, durante a validação, o pressuposto da variação dos resíduos serem uniformes, não se confirmou, com meu p-valor sendo superior a 0.05. Neste caso, devo abandonar o modelo? Muito obrigada e parabéns pelo canal!
Fernanda Alves tudo bem? Com relação ao seu modelo, devemos inicialmente entender oq representa cada variavel. Como a regressão eh múltipla, suas variáveis regressoras (ticket e qty) devem ser interpretadas da seguinte forma, fixa uma variável e interpreta a outra. Por exemplo, dado que ficamos a variação da variável qty, A cada acréscimo em uma unidade da variável ticket, teremos um acréscimo na variável AA em 1. 322 unidades. Da mesma forma será feito fixando a variável ticket e variando qty. Quanto às pressuposições da análise de resíduo, Se você estiver assumindo normalidade aos erros do modelo, bem como independência e homogeneidade de variância, deve confirmar usando os resíduos do modelo estimado. O termo "uniforme" que está falando, deve ser a disposição aleatória dos resíduos em torno do zero. A principal pressuposicao que deve ser verificada é a independência, caso essa seja refutada, devemos verificar inicialmente oq deve está ocasionando isto. Pode ser dados discrepantes, erros de digitação, dados coletados ao longo do tempo. Espero ter ajudado!
Professor, muito obrigada pela ajuda! Foi preciosa! Consegui cumprir a etapa de explicação do meu modelo, a partir de suas considerações! Quanto ao modelo que estou tendo dificuldades para validar, fiquei reflexiva quanto a hipótese da variável que desejo analisar, não possuir uma normalização de seus resíduos, visto que a correlação desta variável com as demais variáveis que estou testando no modelo, ser sempre negativa e em torno de 60%. Será que isso poderia afetar o p-valor dos testes dos pressuspostos? Realmente, fiquei pensativa. Muito obrigada mais uma vez! E por favor, continue com o canal, se for possível (entendo que esse trabalho exija tempo)! Ele é ótimo!
Fernanda Alves se as variáveis regressoras São correlacionadas, isso pode esta influenciando sim na sua análise. Implica que as variáveis explicam a mesma coisa para a variável resposta. Dessa forma, retire a variável regresso da de menor importância.
Boa noite Fernanda. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Excelente explicação! Parabéns Ben!
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@@bendeivide Obrigado pela lembrança. Devidamente divulgado por aqui.
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Muito boa a aula, parabens! ajudou-nos bastante
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Sensacional! Obrigado!
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Viva... reparei que você tem interesse em aprender sempre e principalmente sobre análise de dados, assim como eu, se for do seu interesse desenvolver habilidades em análise preditiva com toda explicação estatistica por detrás da análise, recomendo que visite esse curso:www.udemy.com/course/curso-pratico-de-modelagem-de-dados-usando-r/?couponCode=BECOME_HERO
Acesse: bendeivide.github.io/curso/
Excelente aula, me ajudou muito!!! Gostaria de saber se é possível trabalhar com dados numéricos quantitativo e qualitativo nesse tipo de análise de regressão linear múltipla?
Este exemplo abordado é quantitativo. Para dados qualitativos, a técnica entra no mundo dos modelos lineares generalizados
Professor no meu TCC iremos utilizar análise fatorial e depois regressão multipla. Você tem algum vídeo ou pode recomendar algum explicando como utilizar análise fatorial no R?
Essa apostila pode lhe ajudar, bendeivide.github.io/handouts/estexp/
Você está usando o Ubuntu uma distro do Debian.
Aqui eu estava usando o Ubuntu no virtualbox
Excelente explicação, mas fiquei com dúvida em relação aos resíduo, onde você validou uma variável que foi rejeitado na 1ª análise
Obrigado Renato pelo comentário. O que na realidade eu fiz no início foi uma pré seleção de variáveis regressoras. A rigor eu deveria sim ter aplicado uma análise de resíduos. Contudo, sendo o modelo significativo ou não, teríamos variáveis que não contribuíram em nada para a explicação da variável resposta! Dessa forma, convencionamos a aplicação da análise de resíduo ao final da escolha do modelo para a sua validação. Espero que tenha ajudado!
O que de fato foi feito é o princípio da parcimônia, isto é, um modelo mais simples que apresente uma melhor explicação para a variável resposta!
Excelente explicação. Ficou tudo muito claro, gostaria apenas de tirar uma única duvida. Até o momento final, que seria o da validação das pressuposições, ocorreu tudo bem no meu modelo, sendo que, as pressuposições de normalidade e de homogeneidade de variâncias não foram atendidas, o que devo fazer neste caso? Aguardo um retorno. Muito obrigado
Bom tarde Renan. Desculpe a demora pela resposta. Bem, essa sua pergunta é bem pertinente. Teoricamente, se as pressuposições da anava não são atendidas, os resultados não são garantidos. Contudo, existem estudos sobre a robustez do teste F na Anava, e este teste é robusto a pequenos desvios de normalidade e homocedasticidade. A única pressuposição que é problema é a da independência dos erros.
Uma alternativa é a aplicação de testes não paramétricos adequados a análise ou a utilização de modelos lineares generalizados, por exemplo.
Espero ter ajudado!
Rena boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Excelente aula👏🏾👏🏾👏🏾
Obg Will!
WIL boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
Viva... reparei que você tem interesse em aprender sempre e principalmente sobre análise de dados, assim como eu, se for do seu interesse desenvolver habilidades em análise preditiva com toda explicação estatistica por detrás da análise, recomendo que visite esse curso (COM CERTIFICADO): www.udemy.com/course/curso-pratico-de-modelagem-de-dados-usando-r/?couponCode=VIREHEROI
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O p valor para b2 é menor que 5%, não seria insignificante ?
Excelente explicação.
Quando o nível de significância (ns) está fixado, dizemos que o p-valor de um teste sendo menor que ns nós diz que a hipótese nula foi rejeitada!
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parabéns cara...
Boa noite João Gabriel. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Parabéns pela explicacao. Professor, deixa eu perguntar, Nós fazemos o teste de normalidade apenas para as variaveis dependentes, ou para a base toda? No R os testes fazem apenas por variavel.
Olá Lígia. Na realidade, em um modelo de regressão há verificação da normalidade é feita no erro do modelo devido a sua pressuposição. Como o erro é desconhecido, usamos o resíduo para isso.
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Professor, tem muita diferença entre a linguagem R e o Excel? Conheço apenas o excel.
Excel não é linguagem, e um programa com interface. O R é uma linguagem. Para entendê-la, acesse nossos cursos gratuitos pelo canal. Temos 64 aulas prontas. Att
Olá,como seria uma função observando e retirando as variáveis n significativas e desse modo fazendo novas análises?
Paty Mota vc pode utilizar a função stepAIC () do pacote MASS
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Olá Ben obrigada pela aula. Muito útil, mas tenho uma dúvida. Quando você inclui os preditores no modelo você inclui o simbolo de adição, entretanto, já vi modelos lineares calculados com * entre os preditores. Qual seria a diferença?
Olá Maiara. Quando temos o símbolo * entre os preditores indica multiplicação, isto é, interação entre esses preditores. Quando eu uso um modelo no R: lm(y~X1*X2) significa que você está usando um modelo completo na análise, isto é, Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X1*X2 + erro. Isso é um artifício do R para simplificar o código. De toda forma, se você testar esse mesmo modelo usando no R: lm(y~x1 + x2 + x1*x2) será a mesma coisa que tiver usado lm(y~X1*X2).
Espero ter esclarecido!
Maiara boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Boa noite, qual foi a aula anterior? Para acompanhar como foram feitos os dados que estão no console e foram interpretados.
Olá Gabriela. Esta é uma aula completa. Na realidade, algumas interpretações foram adiantadas no conteúdo. VOcê irá entendê-las de acordo com que formos avançando nos assuntos.
Boa noite Gabriela. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
Ótima aula, Parabéns! Poderia me sanar as seguintes dúvidas: Teria como demostras os resultados em gráficos no R? Vi que usando duas variáveis independeste, é possível. A outra dúvida é se tem alguma limitação ou não é recomendado utilizar mais de três variáveis independentes em um mesmo modelo?
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A única restrição na regressão linear múltipla é que o número de variáveis regressoras não seja superior ao número de dados, devido as inferências sobre os parâmetros. Assim, se você tem um número superior a três observações em teoria pode-se utilizar três variáveis regressoras. Em termos práticos o mais importante é a interpretação desses parâmetros para o modelo. Quanto mais parâmetros mais difícil ficam as interpretações.
Desculpe a demora. Espero ter ajudado! Bons Estudos!
Ramon boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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Obrigada, gratidão! Poderia ter finalizado com o gráfico para ficar ainda mais top. Grata
Joicelene boa noite. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
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por favor me ajude ...eu estou com muita dificuldade no RStudio, preciso saber como trabalhar com variáveis que não são binárias, são 3 e não estou conseguindo analisar tudo ao mesmo tempo...tem como a gente se falar pelo mensager do facebook, por lá eu posso te mostrar o que eu fiz e qual é o meu problema.
Olá Jucilene, bom dia! Vou lhe passar meu e-mail e poderemos falar pelo handout. email: ben.deivide@ufsj.edu.br
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Obrigada pela aula e pela ótima didática. Se for possível disponibilize o script, pois ajudaria muito meus estudos.
Acesse benalana.blogspot.com.br/p/metodos-quantitativos-20172-cc.html
Obrigadaaaaaa. Vou explorar muito bem sua página. Parabéns!
Viva... reparei que você tem interesse em aprender sempre e principalmente sobre análise de dados, assim como eu, se for do seu interesse desenvolver habilidades em análise preditiva com toda explicação estatistica por detrás da análise, recomendo que visite esse curso (COM CERTIFICADO): www.udemy.com/course/curso-pratico-de-modelagem-de-dados-usando-r/?couponCode=VIREHEROI
Aula perfeita, cara! É possível chamar sua aula de uma análise descritiva acerca das variáveis em questão?
Não. Análise descritiva não toma decisões. Aqui estamos tomando decisões! Abraços!
Acesse: bendeivide.github.io/curso/
Parabéns pela Aula! Muito boa mesmo. Para mim, ficou apenas uma dúvida: O número de variáveis independentes altera a forma de validação dos modelos? Ou seja, o fato de ter um modelo de regressão simples (com apenas 1 variável independente) difere na forma de realizar a validação das pressuposições dos resíduos em modelos de regressão múltipla (de 2 ou mais variáiveis)? Agradeço sua atenção. Abs.
Giovanny Ramos a validação é sempre da mesma forma. Pode acontecer de uma variável no modelo está causando uma não confirmação das pressuposicoes dos resíduos. Mas não importa, uma ou mais variáveis independentes no modelo, a análise é a mesma.
Okay! Obrigado Ben Deivide. Abs
Usando mais variáveis independentes, o raciocínio será o mesmo!
Viva... reparei que você tem interesse em aprender sempre e principalmente sobre análise de dados, assim como eu, se for do seu interesse desenvolver habilidades em análise preditiva com toda explicação estatistica por detrás da análise, recomendo que visite esse curso (COM CERTIFICADO): www.udemy.com/course/curso-pratico-de-modelagem-de-dados-usando-r/?couponCode=VIREHEROI
Professor, excelente aula e didática! Esclareceu muito para mim!
Se for possível e não for importunar, fiquei com uma dúvida, quando verifiquei o meu modelo, minha regressão continuou sendo múltipla, com três estimadores satisfatórios. Como seria, pois uma explicação inicial para o modelo seguinte: AA = -1.592 + 1.322ticket - 8.835qty?
Por fim, durante a validação, o pressuposto da variação dos resíduos serem uniformes, não se confirmou, com meu p-valor sendo superior a 0.05. Neste caso, devo abandonar o modelo?
Muito obrigada e parabéns pelo canal!
Fernanda Alves tudo bem? Com relação ao seu modelo, devemos inicialmente entender oq representa cada variavel. Como a regressão eh múltipla, suas variáveis regressoras (ticket e qty) devem ser interpretadas da seguinte forma, fixa uma variável e interpreta a outra. Por exemplo, dado que ficamos a variação da variável qty, A cada acréscimo em uma unidade da variável ticket, teremos um acréscimo na variável AA em 1. 322 unidades. Da mesma forma será feito fixando a variável ticket e variando qty.
Quanto às pressuposições da análise de resíduo, Se você estiver assumindo normalidade aos erros do modelo, bem como independência e homogeneidade de variância, deve confirmar usando os resíduos do modelo estimado. O termo "uniforme" que está falando, deve ser a disposição aleatória dos resíduos em torno do zero. A principal pressuposicao que deve ser verificada é a independência, caso essa seja refutada, devemos verificar inicialmente oq deve está ocasionando isto. Pode ser dados discrepantes, erros de digitação, dados coletados ao longo do tempo.
Espero ter ajudado!
Professor, muito obrigada pela ajuda! Foi preciosa! Consegui cumprir a etapa de explicação do meu modelo, a partir de suas considerações!
Quanto ao modelo que estou tendo dificuldades para validar, fiquei reflexiva quanto a hipótese da variável que desejo analisar, não possuir uma normalização de seus resíduos, visto que a correlação desta variável com as demais variáveis que estou testando no modelo, ser sempre negativa e em torno de 60%. Será que isso poderia afetar o p-valor dos testes dos pressuspostos? Realmente, fiquei pensativa.
Muito obrigada mais uma vez! E por favor, continue com o canal, se for possível (entendo que esse trabalho exija tempo)! Ele é ótimo!
Fernanda Alves se as variáveis regressoras São correlacionadas, isso pode esta influenciando sim na sua análise. Implica que as variáveis explicam a mesma coisa para a variável resposta. Dessa forma, retire a variável regresso da de menor importância.
Boa noite Fernanda. Iremos fazer uma trasmissão de um pacote que criamos, chamado midrangeMCP. Dia 15/04/2020, às 15h. Segue o link: ua-cam.com/video/TOwW5ymxDqw/v-deo.html
Acesse: bendeivide.github.io/curso/
muito redundante e repetitivo
Viva... reparei que você tem interesse em aprender sempre e principalmente sobre análise de dados, assim como eu, se for do seu interesse desenvolver habilidades em análise preditiva com toda explicação estatistica por detrás da análise, recomendo que visite esse curso (COM CERTIFICADO): www.udemy.com/course/curso-pratico-de-modelagem-de-dados-usando-r/?couponCode=VIREHEROI