• Exemplo: Como interpretar Pr(>
• Como é que Pr(>

Sempre que efetuar uma regressão linear no R, o resultado do seu modelo de regressão será apresentado no seguinte formato:

 Coeficientes: Estimativa Erro Std. Valor t Pr(> 

O Pr(> A coluna representa o valor p associado ao valor na coluna valor t coluna.

Se o valor p for inferior a um determinado nível de significância (por exemplo, α = 0,05), diz-se que a variável de previsão tem uma relação estatisticamente significativa com a variável de resposta no modelo.

O exemplo a seguir mostra como interpretar valores no campo Pr(>

Exemplo: Como interpretar Pr(>

Suponha que gostaríamos de ajustar um modelo de regressão linear múltipla usando variáveis preditoras x1 e x2 e uma única variável de resposta y .

O código seguinte mostra como criar um quadro de dados e ajustar um modelo de regressão aos dados:

 #criar quadro de dados df <- data. frame (x1=c(1, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6), x2=c(7, 7, 5, 6, 5, 4, 5, 6), y=c(8, 8, 9, 9, 13, 14, 17, 14)) #ajustar modelo de regressão linear múltipla modeloliberdade R-quadrado múltiplo: 0,7876, R-quadrado ajustado: 0,7026 F-estatística: 9,268 em 2 e 5 DF, p-valor: 0,0208 

Eis como interpretar os valores na tabela Pr(>

• O valor p para a variável preditora x1 é .0325 Uma vez que este valor é inferior a 0,05, tem uma relação estatisticamente significativa com a variável de resposta no modelo.
• O valor p para a variável preditora x2 é .3732 Uma vez que este valor não é inferior a 0,05, não tem uma relação estatisticamente significativa com a variável de resposta no modelo.

Os códigos de significância sob a tabela de coeficientes dizem-nos que um único asterisco (*) junto ao valor p de .0325 significa que o valor p é estatisticamente significativo a α = .05.

Como é que Pr(>

Eis como o valor de Pr(>

Passo 1: Calcular o valor t

Em primeiro lugar, calculamos o valor t utilizando a seguinte fórmula:

• valor t = Estimativa / Erro Std.

Por exemplo, eis como calcular o valor t para a variável preditora x1:

 #calcular o valor t 1,4758 / .5029 2,934579 

Passo 2: Calcular o valor p

De seguida, calculamos o valor p. Este valor representa a probabilidade de o valor absoluto da distribuição t ser superior a 2,935.

Podemos utilizar a seguinte fórmula em R para calcular este valor:

• valor de p = 2 * pt(abs(valor t), df residual, lower.tail = FALSE)

Por exemplo, eis como calcular o valor p para um valor t de 2,935 com 5 graus de liberdade residuais:

 #calcular o valor p 2 * pt( abs (2.935), 5, lower. tail = FALSE ) 0.0324441 

Repare que este valor de p corresponde ao valor de p no resultado da regressão acima.

Nota: O valor dos graus de liberdade residuais pode ser encontrado perto da parte inferior do resultado da regressão. No nosso exemplo, foi de 5:

 Erro padrão residual: 1,867 em 5 graus de liberdade